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.
Regression Analysis
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Analysis with Python
Instructeur : Di Wu
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Ensemble Learning
- Catégorie : Linear Regression
- Catégorie : Cross Validation
- Catégorie : regression
- Catégorie : Scikit-Learn
Détails à connaître
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6 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
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.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
This week you will explore polynomial regression, an advanced technique used to capture nonlinear relationships between variables.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
This week focuses on regularization techniques, including Ridge, Lasso, and Elastic Net, which help prevent overfitting and improve the generalization of regression models.
Inclus
1 vidéo3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Throughout this week, you will explore evaluation metrics and cross-validation techniques to assess and optimize regression model performance.
Inclus
1 vidéo3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
This week explores ensemble methods in regression analysis, including bagging and boosting, to combine multiple models for improved prediction accuracy.
Inclus
1 vidéo3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
The final week focuses on a comprehensive case study where you will apply regression analysis to solve a real-world problem.
Inclus
2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Instructeur
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University of Colorado Boulder
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