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कोर्स विवरण
किसी भी वैज्ञानिक का एक प्रमुख लक्ष्य डेटा में पैटर्न खोजना और ऐसे मॉडल बनाना है जो उन पैटर्न से व्याख्या करें, पूर्वानुमान लगाएँ, और अंतर्दृष्टि निकालें। इन पैटर्न में सबसे बुनियादी पैटर्न दो वैरिएबल्स के बीच रैखिक (linear) संबंध है। यह कोर्स डेटा में रैखिक संबंधों की जाँच, मापन, और मॉडलिंग का परिचय देता है, जिसमें least-squares, linear regression, estimation, और bootstrap resampling जैसी तकनीकों का प्रदर्शन शामिल है। यहाँ आप Python डेटा साइंस इकोसिस्टम के सबसे शक्तिशाली मॉडलिंग टूल्स, जैसे scipy, statsmodels, और scikit-learn, का उपयोग करेंगे ताकि linear models बनाए और उनका मूल्यांकन किया जा सके। Python के साथ linear models की अवधारणाओं और अनुप्रयोगों को समझते हुए, यह कोर्स एक व्यावहारिक मॉडलिंग परिचय के साथ-साथ सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में अधिक उन्नत मॉडलिंग तकनीकों और टूल्स सीखने के लिए एक आधार प्रदान करता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Linear Trends की जाँच
हम कोर्स की शुरुआत रैखिक संबंधों की प्रारम्भिक जाँच से करते हैं। इसमें linear models के उपयोग के प्रेरक उदाहरण और matplotlib के डेटा visualization तरीकों के डेमो शामिल हैं। इसके बाद हम वर्णनात्मक आँकड़ों से अपने डेटा के आकार को मापते हैं और दो वैरिएबल्स के बीच रैखिक संबंध की मजबूती को correlation से व्यक्त करते हैं।
- डेटा मॉडलिंग का परिचय50 XP
- मॉडलिंग के कारण: Interpolation100 XP
- मॉडलिंग के कारण: Extrapolation100 XP
- मॉडलिंग के कारण: संबंधों का अनुमान100 XP
- लिनियर संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन50 XP
- डेटा का प्लॉट बनाना100 XP
- डेटा पर मॉडल को प्लॉट करना100 XP
- ढलान और इंटरसेप्ट का दृश्य रूप से अनुमान100 XP
- लीनियर संबंधों का परिमाणीकरण50 XP
- Mean, Deviation, और Standard Deviation100 XP
- Covariance बनाम Correlation100 XP
- Correlation की मज़बूती100 XP
2
Linear Models बनाना
यहाँ हम देखते हैं कि एक linear model बनाने में कौन-कौन से हिस्से शामिल होते हैं। Taylor Series की अवधारणा का उपयोग करते हुए, हम slope और intercept जैसे पैरामीटर्स पर ध्यान देते हैं—वे मॉडल को कैसे परिभाषित करते हैं, और विभिन्न उपयोगी संदर्भों में उनकी व्याख्या कैसे करें। हम अलग-अलग Python मॉड्यूल्स लगाकर डेटा के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल ढूँढते हैं, यानी least-squares, numpy, statsmodels, और scikit-learn की मदद से slope और intercept के इष्टतम मान गणना करते हैं।
3
Model Predictions बनाना
अब हम मॉडलों को वास्तविक डेटा पर लागू करेंगे और पूर्वानुमान बनाएँगे। हम पूर्वानुमान की सामान्य गलतियों और सीमाओं का पता लगाएंगे, और RMSE तथा R-squared सहित कई goodness-of-fit मापों को मात्रात्मक करके और उनकी तुलना करके मॉडलों का मूल्यांकन करेंगे।
4
Model Parameters का अनुमान
अंतिम अध्याय में, हम inferential statistics की अवधारणाएँ प्रस्तुत करते हैं और देखते हैं कि maximum likelihood estimation और bootstrap resampling का उपयोग करके linear model पैरामीटर्स का अनुमान कैसे लगाया जा सकता है। फिर हम इन तरीकों को लागू करके मॉडल पैरामीटर्स में अपने भरोसे के बारे में प्रायिकतात्मक कथन बनाते हैं।
Python में Linear Modeling परिचय
कोर्स
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