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!
Offert par
Regression and Classification
Université du Colorado à BoulderÀ propos de ce cours
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Niveau intermédiaire
Intro Statistics and Foundational Math
Approx. 35 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
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.
Compétences que vous acquerrez
- Statistics
- Data Science
- R Programming
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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Data Science de Université du Colorado à Boulder.
Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Statistical Learning Introduction
Introduction to overarching and foundational concepts in Statistical Learning.
1 heure pour terminer
9 vidéos (Total 37 min), 1 lecture
7 heures pour terminer
Accuracy
Exploration into assessing models in different situations. How do we define a "best" model for given data?
7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 34 min)
1 heure pour terminer
Simple Linear Regression
Introduction to Simple Linear Regression, such as when and how to use it.
1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 30 min)
10 heures pour terminer
Multiple Linear Regression
A deep dive into multiple linear regression, a strong and extremely popular technique for a continuous target.
10 heures pour terminer
6 vidéos (Total 35 min)
Foire Aux Questions
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