Explore una descripción general en profundidad de los modelos lineales utilizados en la regresión implementándolos desde cero en Python.

En esta nueva serie, me encargué de mejorar mis habilidades y hábitos de codificación escribiendo código limpio, reutilizable y bien documentado con casos de prueba. Esta es la primera parte de la serie en la que implemento la regresión lineal, polinómica, de cresta, de lazo y de ElasticNet desde cero de una manera orientada a objetos.

Comenzaremos con una clase LinearRegression simple y luego la construiremos creando un módulo completo de modelos lineales en un estilo simple similar a Scikit-Learn. Mis implementaciones no son de ninguna manera soluciones óptimas y solo están destinadas a aumentar nuestra comprensión del aprendizaje automático.

En el repositorio encontrarás…


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