Logistic Regression 课程可以帮助您学习统计建模、假设检验和系数解释。您可以掌握评估模型性能、理解几率比以及应用 Regularization 等技术提高准确性的技能。许多课程都会介绍 R、Python 等工具和 Scikit-learn 等专项库,展示这些技能如何用于分析医疗保健、金融和营销等各个领域的 Binary 结果。

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 模型评估, 逻辑回归, 统计建模, 统计推理, 数据分析
混合 · 课程 · 1-4 周

Imperial College London
您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 探索性数据分析, 预测建模, 逻辑回归, R 语言程序设计(中文版), 模型评估, 统计建模, 统计, 公共卫生, 数据预处理
中级 · 课程 · 1-4 周
University of Michigan
您将获得的技能: Logistic Regression, Model Evaluation, Statistical Inference, Predictive Analytics, R Programming, Statistical Modeling, Statistical Methods, Biostatistics, Regression Analysis, Statistical Analysis, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis
中级 · 课程 · 1-4 周

多位教师
您将获得的技能: 模型评估, 迁移学习, 机器学习, 预测建模, NumPy, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 强化学习, 分类算法, 人工智能, Jupyter, 决策树学习, 无监督学习, 张力流, 随机森林算法, 数据伦理, 深度学习, 数据预处理, 应用机器学习, 功能工程
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Logistic Regression, Model Evaluation, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Analysis, Advanced Analytics, Data Analysis, Correlation Analysis, Predictive Analytics, Machine Learning, Variance Analysis, Python Programming
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Matplotlib, Data Visualization, Seaborn, Logistic Regression, NumPy, Data Analysis, Jupyter, Data Science, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Python Programming, Supervised Learning, Classification Algorithms, Algorithms
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Model Evaluation, Logistic Regression, SAS (Software), Predictive Modeling, Regression Analysis, Predictive Analytics, Feature Engineering, Analytics, Statistical Methods, Data Transformation, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Business Analytics, Estimation, Probability
混合 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 回归分析, 模型评估, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 降维, 机器学习, 逻辑回归, 监督学习, Python 程序设计, 分类算法, 无监督学习, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习
中级 · 课程 · 1-3 个月
Duke University
您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Predictive Modeling, Regression Analysis, R Programming, Statistics, Data Analysis, Probability & Statistics, Statistical Inference
初级 · 课程 · 1-4 周

Arizona State University
您将获得的技能: Probability & Statistics, Analytical Skills, Exploratory Data Analysis, Estimation, Logistic Regression
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Visualization, Feature Engineering, Data Preprocessing, Customer Analysis, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Marketing Analytics, Applied Machine Learning, Logistic Regression, Data Cleansing, Data Manipulation, Advertising, Digital Advertising, Performance Analysis, Machine Learning, Python Programming, Deep Learning
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

University of Pittsburgh
您将获得的技能: Probability Distribution, Data Science, Probability & Statistics, Predictive Analytics, Probability, Statistical Modeling, Data Analysis, Regression Analysis, Logistic Regression, Statistical Analysis, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Feature Engineering, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Algorithms
攻读学位
初级 · 课程 · 1-4 周
Logistic Regression 是一种用于 Binary Classification 的统计方法,这意味着它有助于根据一个或多个自变量预测因变量的结果。它之所以特别重要,是因为它可以让企业和研究人员了解变量之间的关系,并根据数据做出明智的决策。例如,Logistic Regression 可用于根据客户的人口统计信息和过往行为,预测客户是否会购买产品。
掌握 Logistic Regression 技能后,您可以从事数据分析、统计和机器学习方面的各种工作。常见的职位名称包括数据分析师、数据科学家、统计学家和业务分析师。这些职位通常要求能够解释复杂的数据 Set 并提供可操作的见解,这使得 Logistic Regression 成为医疗保健、金融和营销等许多行业的宝贵技能。
要想有效地学习Logistic Regression,应重点培养统计学和数据分析方面的扎实基础。关键技能包括理解Probability、熟悉统计软件(如 R 或 Python)以及解释模型输出的能力。此外,数据预处理技术知识和数据可视化经验可以提高您有效交流研究结果的能力。
有几门学习 Logistic Regression 的在线课程非常不错。例如,您可以考虑Logistic Regression Fundamentals:分析与预测》进行全面介绍。此外,《Logistic Regression and Prediction for Health Data》和《Python:Logistic Regression \& Supervised ML》等课程提供了在不同情况下应用 Logistic Regression 的专项课程。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 Logistic Regression:
如果您想继续学习、获得 Logistic Regression 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习 Logistic Regression,首先要报名参加适合自己学习风格的在线课程。阅读课程材料,完成练习,并在适用的情况下练习编码。此外,还可以考虑参与实际项目或数据集,学以致用。加入在线论坛或学习小组也能为您提供支持并加深理解。
Logistic Regression课程涵盖的典型主题包括 Logistic回归的基础知识、模型拟合、系数解释、评价模型(如准确率和 ROC Curve)以及在各个领域的实际应用。有些课程还可能探讨一些高级主题,如 Regularization 技术和 Logistic 回归在机器学习框架中的应用。
对于培训和提高员工技能而言,《SAS 的 Logistic Regression:建立和评估模型》和《SPSS:应用和解释 Logistic Regression 模型》等课程尤其有益。这些课程提供可直接应用于工作场所的实用技能,帮助团队利用数据做出更好的决策。