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
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 : Feature Engineering
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Data Visualization
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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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 devoirs1 plugin
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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Felipe M.
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’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.’
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Foire Aux Questions
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