|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/phan-tich-hoi-quy-tu-can-ban-den-nang-cao-va-ung-dung/
课程评论：没有评论
Coursera课程“回归分析：从基础到高级及应用” 本课程深入讲解统计学和机器学习中的两种重要数据分析方法：线性回归和逻辑回归。 **线性回归：** * 用于预测**连续型结果变量**。 * 基于因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。 * 学员将学习如何构建、解释和评估线性回归模型，预测结果。 **逻辑回归：** * 用于预测**分类结果的概率**，常用于二元分类（是/否，对/错）。 * 适用于分析输出变量为分类变量的数据，例如预测疾病风险或客户购买概率。 * 学员将掌握模型拟合检验技术、回归系数的解释以及在实际问题中的应用。 **课程特点：** * 适合从初学者到高级学习者。 * 通过实际案例演示，理论与实践并重。 **学习成果：** * 掌握使用线性回归和逻辑回归进行数据分析和预测的能力。 * 能够将所学技能应用于金融、医学、市场营销等多个领域。
Khóa học "Phân tích hồi quy: từ cơ bản đến nâng cao và ứng dụng" cung cấp kiến thức nền tảng về hai phương pháp phân tích dữ liệu quan trọng, hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, trong thống kê và học máy. Hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán cho biến kết quả là biến liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Qua khóa học, học viên sẽ học cách xây dựng, diễn giải và đánh giá các mô hình hồi quy tuyến tính, từ đó có thể dự đoán kết quả từ các biến dự đoán. Bên cạnh đó, hồi quy logistic được áp dụng để dự đoán xác suất của các kết quả phân loại, thường là nhị phân (có/không, đúng/sai). Khóa học sẽ giải thích cách xây dựng mô hình hồi quy logistic để phân tích dữ liệu khi biến đầu ra là biến phân loại, như việc dự đoán rủi ro mắc bệnh hay khả năng khách hàng mua hàng. Học viên sẽ nắm vững các kỹ thuật kiểm tra sự phù hợp của mô hình, diễn giải các hệ số hồi quy và áp dụng mô hình vào các bài toán thực tế.Khóa học được thiết kế phù hợp cho người mới bắt đầu đến nâng cao qua các ví dụ minh họa thực tế, giúp học viên nắm vững lý thuyết và kỹ năng thực hành. Cuối khóa, học viên sẽ có khả năng sử dụng hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic để phân tích dữ liệu và đưa ra dự báo trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y học, và marketing.
