Logistic Regression&application as Classification Algorithm
Create a Linear Regression model
Create a Logistic Regression model and compare with Linear model
Perform a classifcation task with Logit model
この実践的な経験を面接でアピールする
In this project, you will learn about Logistic Regression and its application as Classification Algorithm. The project demonstrates the theoretical background of Logistic Regression using the Sigmoidal function. It also explains the suitability of linear vs logistic regression to answer the specific types of research questions. Finally, it covers an implementation of classification algorithm using logit model. The project utilizes the 'Candy' dataset for illustrative purpose.
Familiarity with Introductory Statistics and basic knowledge of R Studio is preferable
あなたが開発するスキル
ステップバイステップで学習します
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Introduction to Logistic Regression
Dataset and Linear Regression
Logistic Regression and comparison with Linear Regression
Classification Algorithm - Logit Model
Model Evaluation
Model Training
Model Testing
ガイド付きプロジェクトの仕組み
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
よくある質問
よくある質問
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付き プロジェクトを完了できますか？
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものですか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
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