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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


  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    使用 Python 进行推理统计分析

    您将获得的技能: 统计假设检验, Python 程序设计, 概率与统计, 统计推理, 统计分析, NumPy, Matplotlib, 贝叶斯统计, Jupyter, 抽样(统计), 统计方法

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Maryland, College Park

    处理缺失数据

    您将获得的技能: 回归分析, 数据转换, 统计分析, R(软件), 数据质量, 统计建模, 数据分析, R 语言程序设计(中文版), 数据清理, STATA (软件), 统计方法, 抽样(统计), 统计软件

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    138 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IIT Bombay

    Introduction to Internet of Things

    您将获得的技能: Internet Of Things, Network Protocols, Wireless Networks, Emerging Technologies, Data Analysis, Communication Systems, Digital Signal Processing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Regression Analysis, Pandas (Python Package), Unsupervised Learning

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    企业中的机器学习

    您将获得的技能: Data Governance, 预测建模, 模型部署, 数据管道, 数据转换, MLOps(机器学习 Operator), 张力流, 机器学习, AI 工作流程, 数据管理, 数据预处理, 模型评估, 云计算, Google 云端平台

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1494 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 模型部署, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 云部署, 持续集成, 机器学习, 模型评估, 自动化, Devops, Google 云端平台, 持续部署

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    479 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    软件工程

    您将获得的技能: 软件测试, 功能要求, 数据建模, 面向对象设计, 项目规划, 系统设计, 软件设计模式, 统一模型语言, 配置管理, 软件开发生命周期, 项目管理, 软件开发方法, 软件工程, 软件架构, 流程驱动的开发, 验收测试, 白盒测试, 调试, 需求分析, 软件设计

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a la inteligencia artificial

    您将获得的技能: Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Computational Logic, Program Development, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Markov Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Computational Thinking, Creativity, Theoretical Computer Science, Logical Reasoning, Generative AI, Social Sciences, Bioinformatics

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Verification And Validation

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据库要点和漏洞

    您将获得的技能: SQL, 安全 Code, 数据库, Encryption, 数据库管理, 应用安全, 漏洞扫描, 基于角色的访问控制(RBAC), 数据操作, 用户账户, 数据库架构与管理, 数据安全, 关系数据库, NoSQL

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    组合学和概率论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 贝叶斯统计, 模拟, Algorithm, 统计, 数学建模, 概率, 组合学, 算术, 概率分布

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    N

    New York Institute of Finance

    信用风险管理:框架与战略

    您将获得的技能: 财务分析, 衍生产品, 风险缓解, 市场趋势, 投资组合风险, 财务报表分析, 投资组合管理, 风险管理, 资产负债表, 风险分析, 信用风险, 金融市场

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    用 Python 构建由 AI 驱动的生成式应用程序

    您将获得的技能: Python 程序设计, 检索-增强生成, LangChain, 自然语言处理, Prompt Engineering, 生成式人工智能, LLM 申请, 网络应用, 图像分析, OpenAI, Flask(网络框架), 拥抱的脸

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…838485…225

总之,以下是 10 最受欢迎的 regression models 课程

  • 使用 Python 进行推理统计分析: University of Michigan
  • 处理缺失数据: University of Maryland, College Park
  • Introduction to Internet of Things: IIT Bombay
  • 企业中的机器学习: Google Cloud
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • 软件工程: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Introducción a la inteligencia artificial: Universidad Nacional Autónoma de México
  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • 数据库要点和漏洞: IBM
  • 组合学和概率论: University of California San Diego

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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