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ML para Gerentes de Negócio: Modelo de Regressão de Construção no R Studio

Master as técnicas e análises envolvidas na construção de modelos de regressão em R Studio com este curso online gratuito.

Publisher: Start-Tech Academy
Este curso online gratuito explica os métodos e os processos envolvidos no uso do aprendizado de máquina para construir modelos de regressão utilizando o programa R Studio. Nós cobrimos estatísticas básicas e análise de dados antes de abordar a regressão linear e sua capacidade de modelar a relação entre as variáveis. Este curso pode impulsionar suas habilidades de aprendizado de máquina e permitir prever mudanças que possam afetar o seu negócio e sua linha de fundo.
ML para Gerentes de Negócio: Modelo de Regressão de Construção no R Studio
  • Duração

    6-10 Horas
  • Students

    140
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso o conduz através dos passos que você deve tomar ao desenvolver soluções para seus problemas de negócio usando regressão linear. Você deve considerar a questão que pretende resolver ao criar um modelo já que o valor da saída depende da qualidade dos insumos. Podemos ajudá-lo a entender o tratamento diferente recebido por dados qualitativos e quantitativos e também cobrir a importância do pré-processamento de dados e interpretação de dados ao utilizar técnicas de aprendizado de máquina.

Este curso introduz você no conceito de 'análise bivariada': a análise simultânea de duas variáveis. Explora a possibilidade de uma relação entre duas variáveis e o seu consequente impacto. Depois discutimos correlação, uma medida que revela a extensão em que duas ou mais variáveis mudam juntas, e delinear o papel da regressão linear na modelagem de sua relação. O curso descompacta diferentes métodos e técnicas de modelagem linear para ajudá-lo a usar o aprendizado de máquina para prever mudanças futuras que afetam o seu negócio.

Nós, então, examinamos a ideia de 'erro padrão residual' (RSE), o quanto a resposta irá diferir da linha de regressão 'true'. A compreensão desta seção irá ajudá-lo a reconhecer que o método estatístico de 'shrinkage' se encaixa em um modelo envolvendo todas as variáveis de preditor. Os coeficientes estimados são encolhidos em direção a zero, em relação às estimativas menos quadradas. Por fim, estudamos técnicas de seleção de subconjunto, regressão de cume e lasso em R antes de avaliar a exatidão de coeficientes previstos e a matriz de correlação em R. Este curso pode ajudar os gerentes de negócios, executivos ou qualquer pessoa interessada em usar aprendizado de máquina e regressão linear para prever desenvolvimentos futuros e solução de problemas master-resolver.

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