Regressione Lineare con Python
Corso
90 Studenti già iscritti- Comprensione della regressione lineare, della sua importanza nell'analisi predittiva e della sua applicazione in contesti reali.
- Metodologia per individuare i parametri della regressione lineare e loro significato.
- Costruzione di modelli di regressione lineare da semplici a complessi utilizzando NumPy e Statsmodels.
- Valutazione delle prestazioni del modello tramite metriche e interpretazione di overfitting e R-quadro.
Fidato dai dipendenti delle aziende leader
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Ci sono 4 moduli in questo corso
La regressione lineare è un concetto fondamentale nell'analisi predittiva. È ampiamente utilizzata da data scientist, analisti di dati e statistici poiché è semplice da costruire e interpretare, ma abbastanza potente per numerosi compiti.Scelto dagli studenti delle migliori scuole
Perché le persone scelgono Codefinity per la loro carriera

Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
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