預測建模和分析——回歸

提升你的職業理解回歸和分類在數據分析技能。占用這個免費課程學習線性回歸、多重共線性,fit-R廣場和變量概念建模和分析數據。

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初學者
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你學習什麼預測建模和分析——回歸?

蜱蟲
線性回歸
蜱蟲
多重共線性的概念
蜱蟲
R平方
蜱蟲
預測建模

關於這個檢驗證書課程

預測建模和分析,回歸是旨在幫助您更好地理解基本概念和迎合您的查詢。課程介紹預測建模和帶你通過簡單的線性回歸,最適合線、多元線性回歸、線性回歸假設,多重共線性,fit-R廣場,變量的概念。然後討論了預測建模分類技術在後者的課程的一部分。你就會理解這些概念與演示示例和解決問題。你也可以判斷你的收益和測試你的技能與設計課程麵向主題的最後評估。課程還為您提供了材料入學後隨時可以參考。

完成這個免費之後,自學,中間的預測建模和分析指南——回歸,你可以開始你的數據科學與商業分析職業與專業研究生證書和學習各種概念與數以百萬計的全世界有誌!

課程大綱

介紹了預測模型

本模塊定義預測,建模和分析和討論上半年預測建模。課程然後說關於這些預測可以開哪些任務執行組織的動機。

簡單線性回歸

本節首先告訴你什麼是模型。然後繼續通過幫助您了解如何執行簡單線性回歸假設和簡化步驟。你也將學會模型方程基於給定的場景。

最適合線

本小節將向您介紹一個數據集如何影響其他根據需求和時間。它還談到了如何估計數據可以預測未來的進展和輸出,通過測試和培訓,通過描述一個真實的業務場景。

多元線性回歸

本節描述一個監督學習技術,一個結果從多個預測結果。您將了解如何推導獲得的結果是解決場景通過多元線性回歸方法。

線性回歸假設

在這個模塊中,您將了解一些線性回歸假設,如線性的假設和假設的正常誤差分布。最後,您將了解各種維度繪製線性回歸模型。

多重共線性的概念

初這一節中,您將了解的概念結構和數據多重共線性。然後,您將學習如何解決問題,獨立變量並不是獨立的,但相關的示例問題。

平方的概念

你會開始了解不同的線性回歸模型和不斷地學習如何使用梯度下降法來找到最好的模型。然後,您將了解如何發現錯誤與給定數據點和學習係數行列式的概念之後在這一節中。

擬合優度——平方

在本節中,您將學習如何使用R平方方法解決多元線性回歸問題,將給定的數據集劃分為訓練和測試數據。你也將學會模型方程和判斷是否適合描述給定問題的解決方案。

變量的意義

本小節將向您介紹如何一個變量代表一個特定的問題的一部分語句和所有其他場景如何影響變量。您還將了解變量改變根據情況和它們是如何用來模擬一個方程之後在這一節中。

我們的課程老師

博士Bappaditya Mukhopadyay

教授,分析和融資

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2課程

從德裏經濟學院經濟學碩士學位和博士學位ISI, Mukhopadhyay博士目前是教授和主席在大湖PGPBA項目研究所的管理。他也是烏爾姆大學的客座教授,德國,和傑出的教授的助理,決策科學和建模項目,澳大利亞維多利亞大學。他的興趣和專長領域包括應用經濟理論,博弈論,分析,統計,計量經濟學、金融衍生品和金融風險管理、調查設計、執行、和其他人。

值得注意的成就:

  • 排名第四在“20最突出的分析與數據科學院士在印度:2018”。
  • 著名的憑證:他有各種研究論文發表在全國以及國際期刊。他目前正在一本名為度量和管理信用風險。他主編的《新興市場金融和基礎設施和發展》雜誌上,指數委員會的成員,成員的研究谘詢委員會,研究谘詢委員會,NICR,教師選擇委員會專家成員在不同的商學院,等等。
  • 研究興趣:信息經濟學和契約理論、金融風險管理、信用風險和代理理論,小額信貸機構,金融包容性,在公共政策分析。
  • 教學經驗:他有超過20年的教學經驗在經濟學、金融。

我們對課程的學習者說什麼

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預測建模和分析——回歸

通過這門課程,你得到的

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終身免費訪問

隨時隨地學習

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完成證書

突出你的專業網絡

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2.5小時

的自學視頻講座

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常見問題

是什麼學習這個預測建模和分析所需的先決條件——回歸課程?

這是一個中級課程。所以在你學習回歸建模預測建模和分析,您將需要學習基本的數據科學理解基本的建模和預測等方麵。回歸是一個數學概念,解決了大數據集模式匹配和預測等問題。

需要多長時間來完成這個免費預測建模和分析——回歸自然?

預測建模和分析,回歸是2.5個小時課程,但自學。然而,一旦你注冊,你可以把你自己的時間來完成這門課。

我會一生獲得免費的課程嗎?

一旦你參加本課程,你將一生訪問任何偉大的學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以登錄,隻要你想學習。

之後我學習選項後預測建模和分析——回歸自然?

在完成預測建模和分析——回歸自然,你可以學習其他的概念數據科學和應用主體在現實生活中解決業務分析問題。你可以學習各種算法用於開發和訓練模型,並了解其應用程序。

為什麼要學習預測建模和分析——回歸?

回歸預測建模和分析,是一種機器學習的基本概念和數據科學技術。過程的模式映射到了解的相似性和自動化這個過程。回歸的一種技術用於模型和分析的數據集。

什麼是預測建模和分析——回歸用於?

建模和分析進行必要的程序在機器學習和數據的科學。回歸建模數據分析使用累積知識應用和解決類似的問題沒有或少人工幹預。因此,它是用於各種應用程序,如模式匹配(指紋識別),識別預測事件,客戶行為,金融、經濟、市場風險。

為什麼預測建模和分析,回歸如此受歡迎?

預測建模和分析,回歸很受歡迎因為它是用於自動化流程,減少負擔維護和編程團隊。它還減少了錯誤的發生,使係統更有效率。

什麼工作要求你學習預測建模和分析——回歸?

好的在回歸預測建模和分析,您將能夠破解任何數據科學與商業分析相關工作。你將訴訟檔案需要編碼技能、數據科學家,機器學習專家和業務分析師。

在完成本預測建模和分析,回歸自然,我會得到一個證書嗎?

是的,你會得到一個證書完成完成所有模塊和開裂後評估。評估測試你的主題和徽章的知識技能。

我將獲得什麼樣的知識和技能完成這個預測建模和分析——回歸課程?

預測建模課程給你簡單線性回歸的理解,最適合線、多元線性回歸、線性回歸假設,多重共線性,fit-R廣場,變量的概念。你將籃子分類技能與任何巨大的數據集和其輸出來自解決任何毫升和數據科學相關的問題。

多少錢這個預測建模和分析——回歸課程成本?

預測建模和分析,回歸是一個免費的課程。你可以在網上免費注冊和學習它。

有限製多少次我可以借此預測建模和分析——回歸自然?

一旦你參加了預測建模和分析——回歸自然,你一生中訪問它。所以,你可以隨時登錄,免費在線學習。

我可以同時注冊多個從很好的學習學院課程嗎?beplay2018官网

是的,你可以參加盡可能多的課程你想從很好的學習學院。beplay2018官网沒有限製數量的課程你可以參加,但是由於很好的學習學院提供的課程是免費的,我們建議你學一個接一個的話題。beplay2018官网

為什麼選擇很好的學習學beplay2018官网院這個預測建模和分析——回歸自然?

beplay2018官网很好的學習學院提供了一個免費的在線預測建模和分析——回歸自然。課程自學,並幫助你了解各種主題主題下解決問題和演示的例子。精心設計的課程,記住迎合初學者和專業人士,並由學科專家。

beplay2018官网很好的學習是一個全球ed-tech平台,致力於發展中有能力的專業人才。beplay2018官网偉大的學院學習是一種主動的學習,提供受歡迎的免費在線課程來幫助人們在他們的工作。來自140個國家的400萬多名學習者受益很好的學習學院是免費的在線課程和證書。beplay2018官网這是一個一站式的地方為所有的學習者的目標。

誰有資格拿這個預測建模和分析——回歸自然?

人與計算機科學的基礎知識和興趣學習數據建模和分析可以把課程。你不需要任何先決條件學習這門課,所以今天報名,免費在線學習。

參加本課程的步驟是什麼?

參加大學學院的課程隻是一個單步過程。beplay2018官网注冊的課程你有興趣學習通過您的電子郵件ID和在線免費學習。

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