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01-回归概念和OLS原理
02-一元线性回归
03-残差分析(一)
04-残差分析(二)
05-多元线性回归
06-不考虑定性自变量线性回归
07-定性变量处理
08-可线性的非线性回归模型
09-可线性回归模型
10-多项回归模型
首页 / Python数据科学 · 第三阶段 / 回归分析
发布于 2022-02-17 · 158 次观看
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01-回归概念和OLS原理
43分钟 · 134次播放
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02-一元线性回归
35分钟 · 3次播放
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03-残差分析(一)
42分钟 · 3次播放
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04-残差分析(二)
33分钟 · 1次播放
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05-多元线性回归
12分钟 · 2次播放
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06-不考虑定性自变量线性回归
37分钟 · 3次播放
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07-定性变量处理
38分钟 · 3次播放
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08-可线性的非线性回归模型
39分钟 · 3次播放
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09-可线性回归模型
42分钟 · 1次播放
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10-多项回归模型
39分钟 · 5次播放
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课程目标
掌握具体实战中使用python进行回归分析的步骤、方法与评估
知识要点
线性回归的概念、线性回归适用条件、一元回归分析、多元回归分析。线性回归实现、线性回归诊断-残差分析、线性回归诊断-强影响点分析、线性回归诊断-多重共线性、非线性回归扩展。
授课讲师

周一

蜗牛学苑资深讲师
硕士,统计师。从事数据科学研发多年,历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底,擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 语言工具,和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学,个别化教学,课堂氛围轻松,知识点凝练,深受学生好评。
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