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#learnmachinelearning#machinelearningsimplified#machinelearning#ml#mlconcepts#linearregression#overfitting#crossvalidation

Explorez les hashtags les plus percutants utilisés dans les publications récentes. Ces balises mettent en évidence les centres d'intérêt principaux et les sujets tendance qui définissent l'influence numérique et la stratégie de contenu de ce profil.

Polynomial Regression -- when straight line just isn't enough. Sometimes data curves, linear regression draw a straight line and miss the pattern entirely. Polynomial Regression fit a curve instead --
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Bias is when model is too simple. Variance is when model remembers the data or model is too complex. #bias #variance #biasvsvariance #machinelearningsimplified #mlconcepts
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Cross validation implementation in python using Scikitlearn By taking mean of scores we will get the average of scores which is average how model perform on overall data. #machinelearning #crossvali
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Cross Validation -- Because testing one set is never enough Instead of testing your model once cross validation test it on multiple variation of data set and average the result More reliable, Less b
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Linear regression in python using Sklearn model.fit() -- to train the model. model.predict() -- to make predictions.
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Linear regression: The foundation of Machine Learning What it does: Finds the best fit line through data to predi continuous values. How it works: Takes input feature X Learns the relationship between
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Normalization is a Preprocessing technique where we can convert the data to standard range (0-1) ensuring the features contribute equally and preventing bias from variable with larger scale #machinel
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Correlation -- one of the most used conceps in ML & Data science. Positive Correlation: X increases, Y increases (and vice versa) Negative Correlation: X increases, Y decreases (and vice versa) No
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MSE, RMSE - How do we know how wrong a model is? MSE: Subtract predicted from actual, square it, take the average. RMSE: Just take square root of MSE. Why to square? To remove negative and punis
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Instance-based Learning vs Model-based Learning Two different ways machine learns from data. Instance-based: Remembers the data, compares at the time of predictions. Model-based: Builds a pattern
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Overfitting occurs when machine learning model learns the training data too perfectly, it also memories the the mistakes and the noise from the data , it performs well on training data but struggles w
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Underfitting occurs when model is too simple to understand underlying important patterns and relationships in data. Which leads to poor performance on both training and test data. #machinelearnings
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À propos de @creasyml

creasyml est un créateur en croissance Instagram. Avec 12 abonnés et 14 publications, le compte de creasyml affiche un ratio abonnés/abonnements de 6.0:1. Voir tout le contenu anonymement sur Pictame - aucune connexion requise.

Le taux d'engagement de creasyml est de 4.86%. C'est pile dans la moyenne de 5% pour les comptes avec 1K-10K abonnés — une performance saine et régulière.

Sur les 12 dernières publications, 100% sont des vidéos et 0% des photos. De nouvelles publications apparaissent environ tous les 3 jours — un rythme stable. Les légendes sont plutôt de longueur moyenne, avec environ 311 caractères en moyenne.

4.86% d'engagement — pile dans la moyenne pour les comptes 1K-10K abonnés.
Du nouveau contenu tous les 3 jours — un rythme stable.
Ratio abonnés/abonnements de 6.0:1.

Questions Fréquentes Sur @creasyml

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