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
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Machine Learning with R & Python Projects
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
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5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Supervised Learning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
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.
Inclus
7 vidéos3 devoirs
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.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
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Statut : PrévisualisationSimplilearn
Statut : Essai gratuitDuke University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
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