数据科学训练营之五:机器学习(中文版)

课程目标:线性回归,ML包,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例,理解ML模型背后的基本思想

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共67课时,共4小时56分钟
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课程目标

线性回归,ML包,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例,理解ML模型背后的基本思想

适用人群

数据科学家,商业智能分析师,任何想进入数据科学领域的初学者

课程简介

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1回归分析概览 [免费试看]
01:42
2线性回归模型 [免费试看]
06:05
3相关与回归
01:50
4线性回归模型的几何表示
01:32
5Python软件包安装
04:46
6Python中的第一个回归
07:18
7使用Seaborn画图
01:28
8理解回归表格
05:54
9变异性的分解
03:44
10什么是普通最小二乘法(OLS)?
03:20
11R方
05:37
12多重线性回归
03:10
13调整的R方
06:07
14模型显著性测试(F测试)
02:08
15OLS假设
02:28
16假设一:线性假设
01:57
17假设二:无内生性
04:16
18假设三:正态性和方差齐性
05:54
19假设四:无自相关性
03:38
20假设五:无多重共线性
03:33
讲师介绍
EduFancy
讲师评分5.0分
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