Phân tích hồi quy bằng R cho Thống kê và Học máy

Hiểu mối quan hệ giữa các biến là nền tảng của khoa học dữ liệu, dự báo kinh doanh và nghiên cứu khoa học. Khóa học dựa trên văn bản này sẽ hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản của phân tích hồi quy, thu hẹp khoảng cách giữa thống kê cổ điển và học máy hiện đại. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu tương quan cơ bản đến xây dựng, kiểm tra chẩn đoán và triển khai các mô hình dự đoán mạnh mẽ bằng R. Thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các ví dụ mã R thực tế, bạn sẽ học cách xử lý các thách thức dữ liệu trong thế giới thực như đa cộng tuyến và mối quan hệ phi tuyến. Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có đủ tự tin để chọn mô hình hồi quy phù hợp cho dữ liệu của mình, xác thực các giả định của nó và diễn giải kết quả với độ chính xác khoa học. Bạn sẽ học được gì: - Tìm hiểu các khái niệm nền tảng của hồi quy tuyến tính đơn giản và bội. - Xây dựng và diễn giải các mô hình hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS) trong R. - Chẩn đoán và giải quyết các vấn đề mô hình phổ biến như đa cộng tuyến và phương sai sai khác. - Áp dụng các kỹ thuật hồi quy có điều chuẩn bao gồm Ridge và Lasso để ngăn chặn hiện tượng quá khớp. - Triển khai các quy trình làm việc hồi quy học máy hiện đại bằng hệ sinh thái tidymodels. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng kiểm định chéo và các chỉ số dự đoán. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa thống kê thiết yếu và tương quan cơ bản trước khi chuyển dần qua các kỹ thuật hồi quy tuyến tính, logistic và học máy nâng cao. Bạn sẽ đọc các triển khai mã từng bước và học cách diễn giải các kết quả thống kê cho ứng dụng trong thế giới thực. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng và các nhà nghiên cứu muốn có nền tảng vững chắc về phân tích hồi quy bằng R. Không yêu cầu kinh nghiệm mô hình hóa trước đó, mặc dù việc làm quen cơ bản với cú pháp R sẽ hữu ích. Bắt đầu làm chủ phân tích hồi quy để khai phá những hiểu biết sâu sắc hơn từ dữ liệu của bạn ngay hôm nay.