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
자막: 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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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
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
Introduction to overarching and foundational concepts in Statistical Learning.
완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 37분), 1 개의 읽기 자료
완료하는 데 7시간 필요
Accuracy
Exploration into assessing models in different situations. How do we define a "best" model for given data?
완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 34분)
완료하는 데 1시간 필요
Simple Linear Regression
Introduction to Simple Linear Regression, such as when and how to use it.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 30분)
완료하는 데 10시간 필요
Multiple Linear Regression
A deep dive into multiple linear regression, a strong and extremely popular technique for a continuous target.
완료하는 데 10시간 필요
6개 동영상 (총 35분)
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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