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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。


热门线性回归课程和认证


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    D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: 逻辑回归, 数据科学, 无监督学习, Algorithm, 监督学习, 卷积神经网络, 决策树学习, 模型评估, 自然语言处理, 深度学习, 机器学习, 预测分析, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 计算机视觉, 人工智能和机器学习(AI/ML), 随机森林算法

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 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: 网络架构, 卷积神经网络, 模型评估, 自然语言处理, Keras(神经网络库), 深度学习, 人工神经网络, 机器学习, 迁移学习, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 图像分析, 递归神经网络 (RNN)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 概率分布, 生物学, Machine Learning 方法, 人工神经网络, 线性代数, 生理学, 网络模型, 计算思维, 强化学习, 神经学, 计算机科学, 数学建模, 监督学习, Matlab, 机器学习算法, 递归神经网络 (RNN)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Amsterdam

    精益六西格玛的数据分析

    您将获得的技能: 箱形图, 逻辑回归, Minitab, 概率分布, 统计分析, Variance 分析, 统计, 统计假设检验, 回归分析, 精益六西格玛, 流程改进, 数据可视化软件, 数据分析, 柱状图

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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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

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 逻辑回归, 数据科学, 探索性数据分析, NumPy, 模型评估, 决策树学习, 数据预处理, 回归分析, 分类算法, 机器学习, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 应用机器学习, 机器学习算法, 随机森林算法, 性能调整, 数据分析

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 逻辑回归, 监督学习, Machine Learning 方法, 模型评估, 卷积神经网络, 人工神经网络, 深度学习, PyTorch(机器学习库), 分类算法, 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
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 生成对抗网络 (GAN), 数据科学, 数据清理, 探索性数据分析, 无监督学习, 机器学习, 卷积神经网络, 强化学习, 生成式人工智能, 自动编码器, 分类算法, 功能工程, 回归分析, 监督学习, 深度学习, 时间序列分析和预测, 降维, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN)

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    预测建模和分析

    您将获得的技能: 逻辑回归, 数据清理, 探索性数据分析, 统计建模, 人工神经网络, 决策树学习, 预测分析, 数据建模, 数据预处理, 回归分析, 商业分析, 监督学习, 数据可视化, 数据分析

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    混合 · 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: 电信, 线性代数, 通信系统, 数字信号处理, Algorithm, 数学建模, 电子产品, 电气工程, 时间序列分析和预测, 编程原则

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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linear regression with r: build & optimize
linear regression & predictive modeling with spss
linear regression with python
linear regression & supervised learning in python
linear regression modeling for health data
linear regression and modeling
linear regression in r for public health
1…202122…86

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear regression 课程

  • 产品经理的机器学习基础: Duke University
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 计算神经科学: University of Washington
  • 精益六西格玛的数据分析: University of Amsterdam
  • Robot Framework Test Automation Essentials: Coursera
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • IBM 机器学习: IBM
  • 预测建模和分析: University of Colorado Boulder
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS

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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