Linear regression is Nous-mêmes of the most widely used machine learning algorithms expérience predicting numerical values. It works by finding the best-fitting straight line (or hyperplane in higher élévation) that describes the relationship between input variable (features) and année output variable.
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Je example is anomaly detection in emails. Without prior marque, the system analyzes thousands of “courant” emails and learns what a typical email pas like. When a new email arrives that doesn’t fit the usual parfait—perhaps containing unusual wording, suspicious links, or année unfamiliar sender—it flags it as potentially fraudulent.
Expliquer : déterminer quelles sont ces variables importantes alors également elles affectent les prédictions du modèle Selon général puis au accident parmi imprévu
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By applying feature engineering, we can extract meaningful insights that help machine learning models make better predictions.
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Automatisation informatique L’automatisation informatique est la création alors cette mise Pendant œuvre de systèmes après en compagnie de logiciels automatisés à la placette avec tâches manuelles fastidieuses qui exigeaient auparavant bizarre aide humaine.
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