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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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    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 企业架构, 数据架构, 数据科学, 负责任的人工智能, 数据驱动的决策制定, 自然语言处理, 数据扫盲, 大数据, 业务逻辑, 云计算, 数据分析, AI 赋能, 数字化转型, 数据挖掘, 信息架构, 管理团队, 机器人, AI 产品战略, 战略决策

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    S

    SAS

    SAS Certification Practice Exams

    您将获得的技能: Model Deployment, Logistic Regression, Probability & Statistics, Statistics, Model Evaluation, Classification And Regression Tree (CART)

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习算法, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 监督学习, 分类算法, 数据分析, 预测建模, 模型评估, 机器学习, 统计方法, 统计假设检验, 数据访问, 统计推理, 数据预处理, 应用机器学习, 回归分析, 功能工程, 降维, 数据清理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, 贝叶斯统计, 无监督学习, 监督学习, 预测建模, 决策树学习, 模型评估, 机器学习, 深度学习, 人工智能, 统计机器学习, 数据预处理, 回归分析, 统计建模, 功能工程, 应用机器学习, 逻辑回归, 图像分析, 数据挖掘, 计算机视觉

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    SAS

    Statistics You Need to Know for Machine Learning

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Data Modeling

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    运动表现分析

    您将获得的技能: Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 预测建模, Python 程序设计, 相关性分析, 统计分析, 数据分析, Matplotlib, 运动训练, 运动医学, 数据预处理, 应用机器学习, 预防伤害, 统计建模, 回归分析, 预测, 逻辑回归, 分析, 数据处理, 数据清理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 分类算法, 监督学习, 模型评估, 无监督学习, 自然语言处理, 应用程序开发, 预测建模, Python 程序设计, 机器学习, 深度学习, 人工智能, 功能工程, 数据预处理, 回归分析, 应用机器学习, 文本挖掘, 图像分析, 计算机视觉

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Data Analysis, Computational Logic, Engineering Calculations, Trigonometry, Linear Algebra, Engineering Analysis, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Calculus, Analytical Skills, Bayesian Statistics, Differential Equations, Programming Principles, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Numerical Analysis, Descriptive Analytics, Applied Mathematics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Minnesota

    矩阵方法

    您将获得的技能: 数值分析, 应用数学, Python 程序设计, 线性代数, 统计方法, 数学建模, Algorithm, 解决方案设计, 数据操作, 应用机器学习, 回归分析, NumPy, 降维

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    逻辑与批判性思维入门

    您将获得的技能: 沟通, 相关性分析, 说服沟通, 演绎推理, 口头表达, 互动学习, 研究, 批判性思维, 分析, 案例研究, 样本量的确定, 图表设计, 业务沟通, 概率, 写作, 逻辑推理, 科学方法, 信息架构, 抽样(统计)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 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: 物理学, 微积分, 数值分析, Angular, 应用数学, 线性代数, 模拟, 数学建模, 工程分析, 物理科学, 微分方程, 高等数学, 电气工程

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Estadística y probabilidad

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Data Analysis, Correlation Analysis, Statistical Analysis, Data Presentation, Statistical Visualization, Probability, Histogram, Data-Driven Decision-Making, Regression Analysis, Probability Distribution, Box Plots, Graphing, Scatter Plots

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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linear regression with r: build & optimize
linear regression with python
linear regression & predictive modeling with spss
linear regression & supervised learning in python
linear regression modeling for health data
linear regression and modeling
linear regression in r for public health
1…171819…86

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear regression 课程

  • IBM 商业人工智能基础: IBM
  • SAS Certification Practice Exams: SAS
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习: University of Washington
  • Statistics You Need to Know for Machine Learning: SAS
  • 运动表现分析: University of Michigan
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 矩阵方法: University of Minnesota
  • 逻辑与批判性思维入门: Duke University

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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