Introduction to Statistical Learning will explore concepts in statistical modeling, such as when to use certain models, how to tune those models, and if other options will provide certain trade-offs. We will cover Regression, Classification, Trees, Resampling, Unsupervised techniques, and much more!
제공자:
Regression and Classification
콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스이 강좌에 대하여
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중급 단계
Intro Statistics and Foundational Math
완료하는 데 약 35시간 필요
영어
배울 내용
Express why Statistical Learning is important and how it can be used.
Identify the strengths, weaknesses and caveats of different models and choose the most appropriate model for a given statistical problem.
Determine what type of data and problems require supervised vs. unsupervised techniques.
귀하가 습득할 기술
- Statistics
- Data Science
- R Programming
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석사 학위 취득 시작
이 강좌은(는) 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Data Science 중 일부입니다.
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Statistical Learning Introduction
완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 37분), 1 개의 읽기 자료
완료하는 데 7시간 필요
Accuracy
완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 34분)
완료하는 데 1시간 필요
Simple Linear Regression
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 30분)
완료하는 데 10시간 필요
Multiple Linear Regression
완료하는 데 10시간 필요
6개 동영상 (총 35분)
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
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