课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-models
课程介绍
在数据科学的世界中，回归模型无疑是最重要的统计分析工具之一。《回归模型》这门课程深入探讨了线性模型及其在预测中的应用，提供了一系列的理论与实践知识，特别是在回归分析、最小二乘法和模型推断方面。
这门课程的四周课程安排涵盖了从基础的线性回归到多变量回归、以及逻辑回归和泊松回归等高级主题，让学习者能够全面掌握回归模型。
课程大纲
- 第1周：最小二乘法与线性回归
本周主要关注最小二乘法和线性回归的基础知识。
- 第2周：线性回归和多变量回归
我们将继续深入线性回归，并开始学习多变量回归的基本概念。
- 第3周：多变量回归、残差和诊断
本周将扩展到多变量回归的实例分析，并讨论残差、模型诊断、方差膨胀和模型比较。
- 第4周：逻辑回归和泊松回归
最后一周，我们将探讨广义线性模型，包括二元结果和泊松回归的内容。
为什么推荐这门课程？
本课程通过循序渐进的方式，结合理论与实例，让学习者既能掌握坚实的基础知识，又能应用于实际场景中。无论你是新手还是想要提升回归分析技能的专业人员，这门课程都是非常值得推荐的选择。
总的来说，《回归模型》课程不仅内容丰富，易于理解，而且通过案例分析能够让学习者在实际项目中得到很好的应用体验。强烈推荐每位对数据科学感兴趣的学习者参与这个课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-models