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线性回归在线课程

探索用于统计建模的 Linear Regression。学习分析变量之间的关系,并根据数据进行 Prediction。

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    D

    Duke University

    线性回归与建模

    您将获得的技能: 数据分析, 探索性数据分析, R 语言程序设计(中文版), 统计方法, 相关性分析, 预测建模, 回归分析, 统计推理, 统计建模, 统计, R(软件), 数学建模, 统计分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1767 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Illinois Tech

    Linear Regression

    您将获得的技能: Regression Analysis, R Programming, R (Software), Statistical Methods, Statistical Inference, Data Analysis, Statistical Analysis, Predictive Modeling, Statistics, Probability & Statistics, Linear Algebra

    攻读学位

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    您将获得的技能: Linear Algebra, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, Numerical Analysis, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Simplilearn

    Introduction to Linear Regression Training

    您将获得的技能: Predictive Analytics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning, Supervised Learning, Forecasting, Case Studies, Business Analytics, Statistical Modeling, Algorithms

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera Project Network

    Linear Regression with Python

    您将获得的技能: Regression Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning, Predictive Modeling, Deep Learning, Data Science, Python Programming

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    回归模型

    您将获得的技能: 统计方法, 数据分析, 相关性分析, 回归分析, 预测建模, 统计推理, 统计建模, 统计分析, 概率与统计

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    3369 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera Project Network

    Simple Linear Regression for the Absolute Beginner

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Data Cleansing, Predictive Modeling, Data Analysis, Statistical Modeling, Supervised Learning, Machine Learning, Python Programming

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    R

    Rice University

    商业统计线性回归

    您将获得的技能: 数据分析, 商业分析, 回归分析, 微软Excel, 数据转换, 统计推理, 统计建模, 统计假设检验, 统计分析, 估算

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1362 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, 线性代数, 数据分析, 预测建模, 回归分析, 统计推理, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计, 统计建模, 统计方法, 概率分布, 数学建模, 统计假设检验, 概率, 贝叶斯统计, 生物统计学, 概率与统计, 统计分析

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Regression Analysis: Simplify Complex Data Relationships

    您将获得的技能: Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Analytical Skills, Business Analytics, Supervised Learning, Statistical Modeling, Scikit Learn (Machine Learning Library), Variance Analysis, Predictive Modeling, Probability & Statistics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Python Programming

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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回归
线性规划
回归分析
线性代数
回归模型
逻辑回归
预测建模
统计建模
1234…84

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear regression 课程

  • 线性回归与建模: Duke University
  • Linear Regression: Illinois Tech
  • Linear Algebra for Machine Learning & AI: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Introduction to Linear Regression Training : Simplilearn
  • Linear Regression with Python: Coursera Project Network
  • 回归模型: Johns Hopkins University
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Simple Linear Regression for the Absolute Beginner: Coursera Project Network
  • 商业统计线性回归: Rice University

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)
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)

关于 Linear Regression 的常见问题

线性回归是一种统计数据分析,用于研究哪些变量有助于显著预测某种情况的结果。 您可以使用线性回归来确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系,从而找出哪些变量对您所要实现的结果贡献最大。 线性回归还可以帮助您预测变量变化在不同情况下产生的影响。 它是一种工具,可以用来帮助预测结果并做出调整,以帮助实现您所期望的结果。 ‎

如果您从事的职业依赖于数据分析,那么线性回归是一种可以帮助您确定变量之间关系的工具,这些变量会影响您需要预测或计划的情景。 您可以使用线性回归来预测影响当前情况的因素在未来会产生怎样的影响。 例如,您可以根据不同的变量使用线性回归来预测项目成本或完成项目所需的时间。 线性回归可以帮助您做出更明智、更有根据的决策,从而更好地把握现在和规划未来。 ‎

数据分析师在不同的业务领域使用线性回归来确定哪些变量对结果影响最大。 您可以在一家公司担任数据科学家或分析师,也可以在多家企业担任顾问,应用线性回归。 您甚至可以自己创业,担任顾问,掌控自己的日程安排和职业发展轨迹。 分析师在民意测验和调查以及政策研究领域使用线性回归,各种公司也使用数据分析来帮助规划未来。 您还可以将线性回归知识应用于高等教育领域,担任教授或研究助理。 ‎

您可以利用在线课程学习线性回归,以便在当前工作中加深知识和技能,或寻找新的职业。 无论您是已经熟悉线性回归,还是刚刚接触这一概念,在线课程都能为您提供在工作中应用线性回归所需的知识。 在线课程不仅教授概念,还能让您在现实生活中应用所学知识。 在线学习的最大好处之一是,你可以根据自己的时间安排和生活方式来提高技能。 通过在线学习,您将对线性回归的知识充满信心,并准备好将其应用于您的职业生涯。 ‎

在线线性回归课程为您提供了一种方便灵活的方式来增强知识或学习新的线性回归技能。 线性回归课程由顶尖大学和行业领导者提供,适合不同技能水平的学员选择。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳线性回归课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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