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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


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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Amsterdam

    社会科学方法与统计

    您将获得的技能: 统计分析, 研究设计, 调查, 研究, 统计, 数据收集, 科学方法, 社会科学, 抽样(统计), 统计推理, 定性研究, 回归分析, 统计假设检验, R 语言程序设计(中文版), 科学与研究, 研究方法, 研究报告, 面试技巧, 定量研究, 数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7833 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: 概率分布, 线性代数, Algorithm, 模型评估, 人工神经网络, 模拟, 强化学习, 马尔可夫模型, 深度学习, 抽样(统计), 机器学习, 功能工程, 人工智能, 性能调整, 性能测试, 伪代码, 监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习算法

    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

    Build Wireframes and Low-Fidelity Prototypes

    您将获得的技能: Storyboarding, Wireframing, Information Architecture, Figma (Design Software), User Experience Design, User Centered Design, Prototyping, User Interface (UI), Usability, Mockups, Conceptual Design, User Flows

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    9559 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    高级商业分析

    您将获得的技能: 数据库, 商业智能, 数据清理, 逻辑回归, 探索性数据分析, 风险分析, 数据叙事, SQL, 决策, 数据建模, 预测分析, 数据存储技术, Data Governance, 数据展示, 数据可视化, 数据存储, 商业分析, 大数据, 数据分析, 分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    5219 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    算法,第二部分

    您将获得的技能: 运筹学, 计算机编程, Algorithm, 线性代数, 数据结构, Java 编程, Networking 路由器, 理论计算机科学, 计算思维, 图论

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    2039 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing, Model Deployment, Computer Vision

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4113 条评论

    中级 · 专业证书 · 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: 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

  • U

    University of Colorado Boulder

    Fundamentals of Natural Language Processing

    您将获得的技能: Natural Language Processing, Model Evaluation, Embeddings, Text Mining, Logistic Regression, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Unstructured Data, Deep Learning, Probability Distribution, Linear Algebra, Algorithms

    攻读学位

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    11 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 概率与统计, 逻辑回归, 统计分析, 决策树学习, 模型评估, 深度学习, 随机森林算法, 预测建模, 机器学习, 数据预处理, 统计机器学习, 功能工程, 应用机器学习, 风险模型

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    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

1…192021…85

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear regression 课程

  • 决策分析: University of Minnesota
  • 数字信号处理 1:基本概念和算法: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 社会科学方法与统计: University of Amsterdam
  • 强化学习: University of Alberta
  • Build Wireframes and Low-Fidelity Prototypes: Google
  • 高级商业分析: University of Colorado Boulder
  • 算法,第二部分: Princeton University
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • Fundamentals of Natural Language Processing: 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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技能

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  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
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证书与课程

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