उपलब्ध स्रोत **मशीन लर्निंग (ML)**, विशेषकर **लीनियर रिग्रेशन**, की अवधारणा पर केंद्रित हैं। पहला स्रोत **लीनियर रिग्रेशन एल्गोरिथम** के व्यावहारिक कार्यान्वयन को दर्शाता है, जिसमें हाउस प्राइस प्रेडिक्शन के लिए **पायथन लाइब्रेरीज़** जैसे **नंपाई, पांडा, साइकिट-लर्न** का उपयोग शामिल है। इसमें **सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग**, डेटा तैयारी, **फ़ीचर स्केलिंग**, मॉडल प्रशिक्षण और **भविष्यवाणियों का मूल्यांकन** जैसे प्रमुख चरणों को समझाया गया है। दूसरा स्रोत **Google for Developers** से है और **रेखीय प्रतिगमन** के सैद्धांतिक पहलुओं को रेखांकित करता है, जिसमें **फ़ीचर, लेबल, वज़न और पूर्वाग्रह** जैसे शब्द शामिल हैं, और यह भी बताया गया है कि मॉडल विभिन्न **फ़ीचरों** के साथ कैसे काम करता है। तीसरा स्रोत एक पॉडकास्ट को संदर्भित करता है जो **डॉ. चिन्मय पॉल** द्वारा मशीन लर्निंग पर केंद्रित है। अंत में, अंतिम स्रोत **मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** के व्यापक अवलोकन के रूप में कार्य करता है, जिसमें **पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग** के प्रकारों की पहचान की जाती है, और **वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों** पर प्रकाश डाला जाता है।

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