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。
回归与分类
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您将学到什么
说明统计学习为何重要以及如何使用。
识别不同模型的优缺点和注意事项，并为特定统计问题选择最合适的模型。
确定哪些类型的数据和问题需要监督式技术，哪些需要非监督式技术。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 数据科学的统计学习 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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3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。
位教师
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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DM
已于 Apr 28, 2024审阅
Great course with clear and concise explanation. I highly recommend taking the course.
常见问题
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