In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie zwischen den verschiedenen Arten von Regressionsmodellen unterscheiden können. Sie werden die Methode der kleinsten Quadrate von Hand und mit Python auf einen Datensatz anwenden. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie ein lineares Regressionsmodell zur Identifizierung von Szenarien einsetzen können. Legen Sie los!
Aufbau von Regressionsmodellen mit linearer Algebra
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Aufbau von Regressionsmodellen mit linearer Algebra
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python“
Dozenten: Dennis Davenport
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Linear Algebra
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Machine Learning Methods
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python“
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