Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2

  • Programmers' Place
  • 2025-12-23
  • 4
Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2
Multiple Linear RegressionLinear RegressionMachine LearningMachine Learning TutorialPython Machine LearningEnergy Consumption PredictionPredicting Energy UsageAI Lab 99Data Science ProjectScikit-Learn TutorialRegression AnalysisSupervised LearningEnd-to-End ML ProjectMachine Learning for BeginnersBuild an AI AppPython Data ScienceEnergy Efficiency AIML DeploymentAI Lab 99 Episode 2
  • ok logo

Скачать Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Multiple Linear Regression Explained: Predicting Energy Usage | AI Lab 99 – Episode 2

Welcome back to AI Lab 99 🚀 AI Lab 99 is a hands-on video series where we build end-to-end AI applications, starting from simple machine learning models and gradually moving toward more complex and advanced AI systems.

Episode 2: Energy Consumption Prediction using Multiple Linear Regression

In this second video, we take the next step in our machine learning journey. While Episode 1 covered Simple Linear Regression (one input), today we build an Energy Consumption Predictor using Multiple Linear Regression.

You’ll see how to handle datasets with multiple input variables—specifically, how Temperature and Humidity influence Energy use.

You’ll see the complete journey: • Understanding the dataset (Temperature & Humidity → Energy Consumption) • Moving from Simple to Multiple Linear Regression • Training a model with multiple input features • Deploying the model as an interactive web app

This video is ideal if you are: • Ready to move beyond basic Linear Regression • Learning how multiple variables affect predictions • Interested in building real, deployable AI apps • Looking for end-to-end ML project examples

GitHub Repository (Full Code): https://github.com/bapiraj/ai-lab-99/...

📺 Watch the Full AI Lab 99 Series:    • Build a Housing Price Predictor with Linea...  

If you find this useful, feel free to star the repository ⭐

What you’ll learn in this video: • The difference between Simple and Multiple Linear Regression • How to train a model using multiple independent variables • How to build an interface that accepts multiple user inputs • How AI apps are built from data to deployment

About AI Lab 99: AI Lab 99 is a project-based series where each video focuses on building one complete AI application with clear explanations and practical, real-world implementations.

Future videos will gradually cover more advanced Machine Learning and Generative AI topics.

Subscribe to follow the journey — one app at a time.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]