By the end of this course, learners will be able to define core concepts of Linear Regression, construct simple and multiple regression models, apply dummy variable techniques, and evaluate model performance using statistical tests. Participants will also develop the ability to optimize models through backward elimination and validate predictive accuracy on new datasets.
Linear Regression with R: Build & Optimize
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Linear Regression with R: Build & Optimize
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Define regression concepts and build simple/multiple models in R.
Apply dummy variables, statistical tests, and model validation.
Optimize models with backward elimination for predictive accuracy.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Linear Algebra
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Statistical Modeling
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für AI Machine Learning with R & Python Projects
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces the foundational concepts of Linear Regression, focusing on how regression equations are formed, how variables relate, and how to build simple models. Learners will explore the basics of regression algorithms, interpret key equations, and practice constructing and visualizing regression lines with training data.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Aufgaben
This module expands regression learning into advanced techniques, including multiple linear regression, dummy variable encoding, model evaluation, and feature selection methods. Learners will apply regression to new datasets, test model generalization, and implement optimization strategies such as backward elimination for improved accuracy.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben
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Status: VorschauSimplilearn
Status: Kostenloser Testzeitraum
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
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