"Statistical Learning for Data Science" is an advanced course designed to equip working professionals with the knowledge and skills necessary to excel in the field of data science. Through comprehensive instruction on key topics such as shrink methods, parametric regression analysis, generalized linear models, and general additive models, students will learn how to apply resampling methods to gain additional information about fitted models, optimize fitting procedures to improve prediction accuracy and interpretability, and identify the benefits and approach of non-linear models. This course is the perfect choice for anyone looking to upskill or transition to a career in data science.
Resampling, Selection and Splines
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Resampling, Selection and Splines
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistical Learning for Data Science
Dozent: Osita Onyejekwe
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Apply resampling methods in order to obtain additional information about fitted models.
Optimize fitting procedures to improve prediction accuracy and interpretability.
Identify the benefits and approach of non-linear models.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Sampling (Statistics)
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Statistical Machine Learning
- Kategorie: Dimensionality Reduction
- Kategorie: Statistical Modeling
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistical Learning for Data Science
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Welcome to our Resampling, Selection, and Splines class! In this course, we will dive deep into these key topics in statistical learning and explore how they can be applied to data science. The module provides an introductory overview of the course and introduces the course instructor.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema
This week, we will be exploring the concept of cross-validation, a crucial technique used to evaluate and compare the performance of different statistical learning models. We will explore different types of cross-validation techniques, including k-fold cross-validation, leave-one-out cross-validation, and stratified cross-validation. We will discuss their strengths, weaknesses, and best practices for implementation. Additionally, we will examine how cross-validation can be used for model selection and hyperparameter tuning.
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1 Video1 Lektüre1 Programmieraufgabe
In this module, we will explore ridge regression, LASSO, and principal component analysis (PCA). These techniques are widely used for regression and dimensionality reduction tasks in machine learning and statistics.
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7 Videos3 Lektüren3 Programmieraufgaben
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Dozent
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