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        01-回歸概念和OLS原理
        02-一元線性回歸
        03-殘差分析(一)
        04-殘差分析(二)
        05-多元線性回歸
        06-不考慮定性自變量線性回歸
        07-定性變量處理
        08-可線性的非線性回歸模型
        09-可線性回歸模型
        10-多項回歸模型
        首頁 / Python數據科學 · 第三階段 / 回歸分析
        發布于 2022-02-17 · 141 次觀看
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        01-回歸概念和OLS原理
        43分鐘 · 117次播放
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        02-一元線性回歸
        35分鐘 · 3次播放
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        03-殘差分析(一)
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        04-殘差分析(二)
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        05-多元線性回歸
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        06-不考慮定性自變量線性回歸
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        07-定性變量處理
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        08-可線性的非線性回歸模型
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        09-可線性回歸模型
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        10-多項回歸模型
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        課程目標
        掌握具體實戰中使用python進行回歸分析的步驟、方法與評估
        知識要點
        線性回歸的概念、線性回歸適用條件、一元回歸分析、多元回歸分析。線性回歸實現、線性回歸診斷-殘差分析、線性回歸診斷-強影響點分析、線性回歸診斷-多重共線性、非線性回歸擴展。
        授課講師

        周一

        蝸牛學苑資深講師
        碩士,統計師。從事數據科學研發多年,歷任數據分析師、數據挖掘工程師。具備深厚的數學、統計學和數理統計功底,擅長商業數據項目研發管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 語言工具,和機器學習、深度學習等相關技術。啟發式教學,個別化教學,課堂氛圍輕松,知識點凝練,深受學生好評。
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