ML-101 Module 02.md

Module 02: Regression / Регрессия.

The second module consists of 2 tutorials. During this module we will:

• Consider the Theory of Regression and some of its Algorithms.

• Then we'll see how to do EDA and evaluate the performance of a machine learning model for Regression.

• Finally, we will make the first practical case - a simple Regression, all stages.

• As a result, you will have one .ipynb file that you put on Github.

Tutorial 01. Regression: Theory, Algorithms, EDA, ML Model Evaluation.

Tutorial 02. LAB 01: Regression (whole process: from dataset extraction to saving predictions).

Второй модуль состоит из 2 уроков. В процессе этого модуля мы:

• Рассмотрим Теорию Регрессии и некоторые её Алгоритмы.

• Затем увидим как сделать EDA и оценку работы модели машинного обучения для Регрессии.

• И, наконец, мы сделаем первый практический кейс - простую Регрессию, весь процесс от и до, все этапы.

• Как итог: у вас будет один .ipynb файл, который вы положите себе на Github.

Tutorial 01. Регрессия: Теория, Алгоритмы, Общий Анализ Данных для Регрессии, Оценка Модели МО.

Tutorial 02. LAB 01: Практический Кейс 01: Регрессия (весь процесс: от выгрузки датасета до сохранения ответов-инсайтов).