Analiza regresji w R dla statystyki i uczenia maszynowego

Zrozumienie, jak zmienne odnoszą się do siebie nawzajem, jest podstawą nauki o danych, statystyki i uczenia maszynowego. Ten kurs tekstowy zapewnia jasną, krok po kroku ścieżkę do opanowania analizy regresji za pomocą języka programowania R. Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do budowania, oceny i interpretacji solidnych modeli regresji. Nauczając się, jak wstępnie przetwarzać dane, dopasowywać modele i sprawdzać założenia, zdobędziesz umiejętności potrzebne do dokonywania prognoz i decyzji opartych na danych. W tym kursie będziesz: 1. Zrozumieć podstawowe zasady matematyczne i statystyczne regresji liniowej i logistycznej. 2. Oczyść i przygotuj surowe zbiory danych do analizy regresji za pomocą nowoczesnych przepływów pracy R. 3. Budować i interpretować proste i wielokrotne modele regresji liniowej w celu identyfikacji kluczowych trendów. 4. Zastosuj regresję logistyczną do rozwiązywania problemów klasyfikacji i oceny wydajności modelu. 5. diagnozować i rozwiązywać typowe problemy regresji, takie jak wielokoliniarność i heteroscedastyczności. Wdrażaj nowoczesne techniki walidacji modelu, aby upewnić się, że Twoje prognozy uogólniają się do nowych danych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć statystycznych i składni R, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczne scenariusze modelowania. Będziesz przechodzić od prostych relacji liniowych do złożonych modeli wielozmiennych, ucząc się interpretować współczynniki i oceniać dopasowanie modelu po drodze. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących analityków danych i naukowców zajmujących się danymi na poziomie podstawowym, którzy chcą zbudować silne podstawy w modelowaniu statystycznym. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z regresją lub R. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc predykcyjną analizy regresji w R.