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Regression 模型课程

Regression Model 课程可以帮助您学习统计分析、假设检验和数据可视化技术。您可以掌握解释系数、评估模型拟合度和执行变量选择的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持实施回归技术和分析数据集。


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热门 Regression 模型课程与认证


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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    用于财务分析的 Python 和统计

    您将获得的技能: 概率与统计, 模型评估, 金融交易, Python 程序设计, 数据操作, 财务分析, 统计分析, 统计推理, 数据导入/导出, 回归分析, 金融建模, 数据可视化, Pandas(Python 软件包), 财务数据, 风险分析, Jupyter

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4573 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, 人工神经网络, Python 程序设计, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 监督学习, 模型评估, 机器学习, 决策树学习, 随机森林算法, 回归分析, 功能工程, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8654 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Imperial College London

    用 R 进行公共卫生生存分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 公共卫生, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 描述性统计, 模型评估, 统计分析, 数据整理, R(软件), 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 生物统计学, 统计方法, 逻辑回归

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    客户分析

    您将获得的技能: 客户洞察, 商业分析, 数据驱动的决策制定, 客户分析, 数据收集, 描述性分析, 回归分析, 预测分析, 工艺优化, 营销分析, 分析, 市场调查, 消费者行为

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    Edureka

    Building and Optimizing Decision Systems

    您将获得的技能: Responsible AI, Decision Support Systems, Strategic Decision-Making, Operational Efficiency, Predictive Modeling, Process Optimization, Business Modeling, Predictive Analytics, Data-Driven Decision-Making, Data Pipelines, Business Intelligence, Data Ethics, Scenario Testing, Forecasting, Governance, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Visualization, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Regression Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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: 卷积神经网络, 自然语言处理, 模型评估, 人工神经网络, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 机器学习, 迁移学习, 回归分析, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 图像分析, 网络架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2044 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: 张力流, 分类算法, 监督学习, Machine Learning 方法, Algorithm, 自然语言处理, 人工神经网络, 统计机器学习, 马尔可夫模型, 嵌入, 深度学习, 数据预处理, 迁移学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 功能工程, PyTorch(机器学习库), 文本挖掘, 应用机器学习, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6161 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 机器学习

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

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3508 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据科学入门

    您将获得的技能: 模型部署, 数据建模, 数据科学, 关系数据库, 数据扫盲, 数据库, Python 程序设计, SQL, 数据收集, Query 语言, 大数据, 云计算, Jupyter, 数据挖掘, 数据可视化软件, 存储过程, 计算机编程工具, 商业分析, 同行评审, GitHub

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    10万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    利用分类和向量空间进行自然语言处理

    您将获得的技能: 概率与统计, 分类算法, Machine Learning 方法, 自然语言处理, 监督学习, 嵌入, 统计机器学习, 功能工程, 文本挖掘, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4619 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…313233…223

总之,以下是 10 最受欢迎的 regression models 课程

  • 用于财务分析的 Python 和统计: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 用 R 进行公共卫生生存分析: Imperial College London
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 客户分析: University of Pennsylvania
  • Building and Optimizing Decision Systems: Edureka
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • IBM 机器学习: IBM

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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