数据科学训练营之五:机器学习(英文版)

课程目标:ML包,线性回归,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例

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共68课时,共4小时58分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

ML包,线性回归,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例

适用人群

数据科学家,商业智能分析师,商业智能分析师,对人工智能和深度学习在商业实践有兴趣的人

课程简介

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第一章Python中的高级统计方法
1节1分钟
1-1回归分析概览 [免费试看]
01:40
第二章高级统计方法之使用StatsModels进行线性回归
10节41分钟
2-1线性回归模型 [免费试看]
06:03
2-2相关与回归
01:48
2-3线性回归模型的几何表示
01:30
2-4Python软件包安装
04:44
2-5Python中的第一个回归
07:16
2-6使用Seaborn画图
01:26
2-7理解回归表格
05:52
2-8变异性的分解
03:42
2-9什么是普通最小二乘法(OLS)?
03:18
2-10R方
05:35
第三章高级统计方法之使用StatsModels进行多元线性回归
11节43分钟
3-1多重线性回归
03:08
3-2调整的R方
06:05
3-3模型显著性测试(F测试)
02:06
3-4OLS假设
02:26
3-5假设一:线性假设
01:55
3-6假设二:无内生性
04:14
3-7假设三:正态性和方差齐性
05:52
3-8假设四:无自相关性
03:36
3-9假设五:无多重共线性
03:31
讲师介绍
EduFancy
讲师评分4.8分
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