统计学习入门将探讨统计建模的概念,例如何时使用某些模型,如何调整这些模型,以及其他选项是否能提供某些权衡。我们将介绍回归、分类、树、重采样、无监督技术等内容!本课程可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学理学硕士(MS-DS)学位课程的一部分,获得学分。MS-DS 是一个跨学科学位,汇集了来自中大博尔德应用数学、计算机科学、信息科学等院系的教师。MS-DS 以成绩为录取依据,不需要申请程序,非常适合在计算机科学、信息科学、数学和统计学方面拥有广泛的本科教育和/或专业经验的个人。了解有关 MS-DS 课程的更多信息,请访问 https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块
介绍统计学习的总体和基础概念。
涵盖的内容
9个视频2篇阅读材料1个讨论话题
探索如何评估不同情况下的模型。如何为给定数据定义 "最佳 "模型?
涵盖的内容
6个视频2个编程作业1个讨论话题
简单线性回归简介,例如何时以及如何使用。
涵盖的内容
5个视频1个讨论话题
深入探讨多元线性回归,这是一种针对连续目标的强大且极受欢迎的技术。
涵盖的内容
6个视频3个编程作业
涵盖的内容
7个视频1个讨论话题
涵盖的内容
8个视频5个编程作业
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
攻读学位
课程 是 University of Colorado Boulder提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
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已于 Apr 28, 2024审阅
Great course with clear and concise explanation. I highly recommend taking the course.
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