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University of Colorado Boulder

Regression und Klassifizierung

James Bird

Dozent: James Bird

2.556 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.0

(13 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 34 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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4.0

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, warum statistisches Lernen wichtig ist und wie es eingesetzt werden kann.

  • Erkennen Sie die Stärken, Schwächen und Vorbehalte verschiedener Modelle und wählen Sie das am besten geeignete Modell für ein bestimmtes statistisches Problem.

  • Bestimmen Sie, welche Art von Daten und Problemen überwachte bzw. nicht überwachte Techniken erfordern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistisches Lernen für Datenwissenschaft
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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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.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Einführung in die übergreifenden und grundlegenden Konzepte des statistischen Lernens.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema

Erforschung der Bewertung von Modellen in verschiedenen Situationen. Wie definieren wir ein "bestes" Modell für gegebene Daten?

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema

Einführung in die einfache lineare Regression, z.B. wann und wie man sie verwendet.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Diskussionsthema

Ein tiefer Einblick in die multiple lineare Regression, eine starke und äußerst beliebte Technik für ein kontinuierliches Ziel.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Programmieraufgaben

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Diskussionsthema

Das ist alles enthalten

8 Videos5 Programmieraufgaben

Dozent

James Bird
University of Colorado Boulder
3 Kurse12.847 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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13 Bewertungen

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  • 1 star

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DM
5

Geprüft am 28. Apr. 2024

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Häufig gestellte Fragen