Épisode

Présentation de la régression linéaire (partie 10 de 17) | Machine Apprentissage pour les débutants

par Bea Stollnitz

Machine learning pour les débutants

Dans cette vidéo, Bea Stollnitz, principal Cloud Advocate chez Microsoft, vous aide à comprendre le concept de régression linéaire, un algorithme de Machine Learning fondamental. Cette vidéo fait partie de notre série Machine Apprentissage pour débutants, où nous abordons diverses rubriques de Machine Learning et leur implémentation à l’aide du code Python dans les notebooks Jupyter.

Dans cette vidéo, vous allez apprendre :

  • Quelle régression linéaire est et comment elle fonctionne
  • Comment interpréter les paramètres d’un modèle de régression linéaire
  • Concept de régression des moindres carrés
  • Comment la régression linéaire peut être étendue à plusieurs fonctionnalités

Nous allons commencer par un scénario unidimensionnel, où nous avons une seule caractéristique x, et expliquer comment la régression linéaire trouve la meilleure ligne qui se rapproche de la forme générale d’un nuage de points de données. Nous aborderons les concepts de minimisation des erreurs et de la méthode les moins carrés. Ensuite, nous aborderons brièvement la façon dont la régression linéaire peut être étendue à plusieurs fonctionnalités.

À la fin de cette vidéo, vous aurez une solide compréhension des concepts fondamentaux derrière la régression linéaire, en vous préparant à la prochaine vidéo de notre série, où nous aborderons la corrélation et son importance lors de l’entraînement des modèles de régression linéaire.

Restez à l’écoute pour la prochaine vidéo de cette série, où nous allons approfondir les différentes rubriques de Machine Learning et vous guider tout au long de leur implémentation à l’aide du code Python dans les notebooks Jupyter. Nous vous accueillerons là-bas !

Chapitres

  • 00:00 - Introduction
  • 00 :13 - Qu’est-ce que la régression linéaire ?
  • 01 :10 - Régression des carrés minimum
  • 01 :27 - Régression linéaire multidimensionnelle pour plusieurs fonctionnalités
  • 01 :52 - Fonction mathématique pour la régression linéaire 1 dimension
  • Ce cours est basé sur le programme gratuit et open source ML pour les débutants de Microsoft, qui compte 26 leçons.
  • Le bloc-notes Jupyter à suivre avec cette leçon est disponible !

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