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!
Regression and Classification
コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder）このコースについて
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中級レベル
Intro Statistics and Foundational Math
約35時間で修了
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字幕：英語
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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.
習得するスキル
- Statistics
- Data Science
- R Programming
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提供：
コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder）
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.
修士号の取得を目指しましょう
この コース は コロラド大学ボルダー校（University of Colorado Boulder） の100%オンラインの Master of Science in Data Science の一部です。
プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。
シラバス - 本コースの学習内容
1時間で修了
Statistical Learning Introduction
Introduction to overarching and foundational concepts in Statistical Learning.
1時間で修了
9件のビデオ （合計37分）, 1 学習用教材
7時間で修了
Accuracy
Exploration into assessing models in different situations. How do we define a "best" model for given data?
7時間で修了
6件のビデオ （合計34分）
1時間で修了
Simple Linear Regression
Introduction to Simple Linear Regression, such as when and how to use it.
1時間で修了
5件のビデオ （合計30分）
10時間で修了
Multiple Linear Regression
A deep dive into multiple linear regression, a strong and extremely popular technique for a continuous target.
10時間で修了
6件のビデオ （合計35分）
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
返金ポリシーについて教えてください。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
