The "Regression Analysis" course equips students with the fundamental concepts of one of the most important supervised learning methods, regression. Participants will explore various regression techniques and learn how to evaluate them effectively. Additionally, students will gain expertise in advanced topics, including polynomial regression, regularization techniques (Ridge, Lasso, and Elastic Net), cross-validation, and ensemble methods (bagging, boosting, and stacking). Through interactive tutorials and practical case studies, students will gain hands-on experience in applying regression analysis to real-world data scenarios.
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Understand the principles and significance of regression analysis in supervised learning.
Implement cross-validation methods to assess model performance and optimize hyperparameters.
Comprehend ensemble methods (bagging, boosting, and stacking) and their role in enhancing regression model accuracy.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Ensemble Learning
- Kategorie: Linear Regression
- Kategorie: Cross Validation
- Kategorie: regression
- Kategorie: Scikit-Learn
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
This week provides an introduction to regression analysis as a powerful supervised learning method. You will delve into the concepts of linear regression, understanding its principles, assumptions, and practical applications.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
This week you will explore polynomial regression, an advanced technique used to capture nonlinear relationships between variables.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
This week focuses on regularization techniques, including Ridge, Lasso, and Elastic Net, which help prevent overfitting and improve the generalization of regression models.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Throughout this week, you will explore evaluation metrics and cross-validation techniques to assess and optimize regression model performance.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
This week explores ensemble methods in regression analysis, including bagging and boosting, to combine multiple models for improved prediction accuracy.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
The final week focuses on a comprehensive case study where you will apply regression analysis to solve a real-world problem.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.