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  • Linear Regression

线性回归课程

Linear Regression 课程可以帮助您学习如何分析变量之间的关系、解释系数和评估模型性能。您可以培养数据可视化、假设检验和根据数据趋势进行预测的技能。许多课程介绍了 Python、R 和 Excel 等工具,这些工具支持实施回归模型和有效分析数据集。


更多精彩内容:

热门线性回归课程和认证


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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 数据整理, 探索性数据分析, 机器学习, R 语言程序设计(中文版), 分类算法, 预测建模, 模型评估, 监督学习, 机器学习算法, 回归分析, 数据预处理, 预测分析, 功能工程, 应用机器学习, 统计机器学习, 随机森林算法

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3263 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    国际商务基础知识

    您将获得的技能: 竞争分析, 团队建设, 资源分配, 企业战略, 国际金融, 数据展示, 专业精神, 描述性统计, 专业网络, 数学建模, 团队管理, 线性代数, 语言交流技能, 组织结构, 变革管理, 金融报表, 管理培训与发展, 商业数学, 业务规划, 抽样(统计)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2011 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Minnesota

    决策分析

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 概率分布, Excel 公式, 预测建模, 运筹学, 模型评估, 预测, 商业分析, 模拟, 微软Excel, 概率, 数学建模, 回归分析, 业务建模, 数据预处理, 统计, 劳动力管理, 预测分析, 供应链, 分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    289 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 深度学习, 模型评估, 模拟, 人工神经网络, 监督学习, 马尔可夫模型, 强化学习, Algorithm, 线性代数, 功能工程, 人工智能, 机器学习算法, 性能调整, 人工智能和机器学习(AI/ML), 伪代码, 性能测试, 抽样(统计)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3570 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics Capstone

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Data Storytelling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis, Business Analysis, Project Design, Python Programming, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Machine Learning, Portfolio Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1366 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 1:基本概念和算法

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 数字信号处理, 电信, 数学建模, 线性代数, 通信系统, 电子产品, Algorithm, 编程原则, 电气工程

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    634 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Robot Framework Test Automation Essentials

    您将获得的技能: Test Script Development, Selenium (Software)

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师微分方程

    您将获得的技能: 应用数学, 积分微积分, 工程分析, 微分方程, 数学建模, 线性代数, 微积分, 数值分析, 衍生产品, 振动, 电气工程, 高等数学

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    2205 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 深度学习, 机器学习, 自然语言处理, 人工神经网络, 模型评估, 分类与回归树 (CART), 迁移学习, 网络架构, 回归分析, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2044 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    工程师量子力学

    您将获得的技能: 应用数学, Angular, 模拟, 工程分析, 数学建模, 物理学, 物理科学, 微积分, 微分方程, 线性代数, 数值分析, 电气工程, 高等数学

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    104 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California San Diego

    大数据

    您将获得的技能: 探索性数据分析, Apache Spark, 分类算法, 图论, MongoDB, Apache Hadoop, 大数据, 数据展示, 模型评估, 数据建模, 数据管理, 数据管道, 可扩展性, 数据整合, 回归分析, 应用机器学习, 数据挖掘, 数据处理, 数据预处理, 数据库设计

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 逻辑回归, 分类算法, Machine Learning 方法, 深度学习, 模型评估, 人工神经网络, 监督学习, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    77 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…181920…85

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear regression 课程

  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 国际商务基础知识: University of London
  • 决策分析: University of Minnesota
  • 强化学习: University of Alberta
  • Google Advanced Data Analytics Capstone: Google
  • 数字信号处理 1:基本概念和算法: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Robot Framework Test Automation Essentials: Coursera
  • 工程师微分方程: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 工程师量子力学: University of Colorado Boulder

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

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