课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-and-classification
课程概述
随着数据科学的迅猛发展，掌握统计学习的基础知识变得尤为重要。在Coursera上，CU Boulder提供的《回归与分类》课程为学生提供了一个明智的选择。该课程深入探讨了统计建模的基本概念，并教导学员如何选择和调优模型，以及不同模型之间的权衡。
课程大纲
- 统计学习介绍：了解统计学习的基础概念和总体框架。
- 模型准确性：探索在不同情境中评估模型的方式，如何定义“最佳”模型。
- 简单线性回归：学习简单线性回归的应用场景及使用方法。
- 多重线性回归：深入了解多重线性回归，这是一种非常流行的连续目标变量预测技术。
- 分类概述：对分类方法进行全面介绍。
- 分类模型：详尽探讨多种分类模型的应用和效果。
为什么选择这门课程？
这门课程不仅适合想要学习统计学习基础的人，同时也极具挑战性，适合希望在数据科学领域深造的专业人士。通过案例学习和实操练习，学员能更好地掌握抽象的统计概念，实现理论与实践的结合。
总结与推荐
如果你对数据科学和统计建模感兴趣，《回归与分类》课程将是一个不容错过的选择。它不仅为CU Boulder的数据科学硕士学位提供了学分，还让你在学习中真正理解和应用统计学习的关键原则。
总之，进行严谨的数据分析和建模需要扎实的统计基础。选择这门课程，你将为自己在数据科学领域的旅程奠定坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-and-classification