您正在寻找一门完整的线性回归课程 ，该课程将教您在 Python 中创建线性回归模型所需的一切，对吗？

您找到了正确的线性回归课程！

完成本课程后 ，您将能够 ：

• 确定可以使用 Machine Learning 的线性回归技术解决的业务问题。

• 在 Python 中创建线性回归模型并分析其结果。

• 自信地练习、讨论和理解机器学习概念

向参加此机器学习基础知识课程的所有学生颁发可验证的结业证书 。

本课程将如何帮助您？

如果您是业务经理或高管，或者想要在现实世界的商业问题中学习和应用机器学习的学生，本课程将通过教您最流行的机器学习技术，即线性回归，为您提供坚实的基础

为什么要选择这门课程？

本课程涵盖了通过线性回归解决业务问题时应采取的所有步骤。

大多数课程只侧重于教授如何运行分析，但我们认为运行分析之前和之后发生的事情更为重要，即在运行分析之前，拥有正确的数据并对其进行一些预处理非常重要。在运行分析之后，您应该能够判断您的模型有多好并解释结果，从而真正能够帮助您的业务。

是什么让我们有资格教您？

该课程由 Abhishek 和 Pukhraj 教授。作为 Global Analytics Consulting 公司的经理，我们使用机器学习技术帮助企业解决他们的业务问题，并利用我们的经验将数据分析的实践方面纳入本课程

我们还是一些最受欢迎的在线课程的创建者 – 拥有超过 150,000 名注册人数和数千条 5 星评价，例如：

这非常好，我喜欢给出的所有解释都可以被外行人理解的事实 – 约书亚记

感谢作者提供这门精彩的课程。你是最好的，这门课程值得任何价格。-雏菊

我们的承诺

教我们的学生是我们的工作，我们致力于此。如果您对课程内容、练习表或与任何主题相关的任何内容有任何疑问，您可以随时在课程中发布问题或直接向我们发送消息。

下载练习文件，参加测验并完成作业

每堂课都会附上课堂笔记供您学习。您还可以参加测验来检查您对概念的理解。每个部分都包含一个练习作业，供您实际实施您的学习。

本课程涵盖哪些内容？

本课程将向您介绍创建线性回归模型（这是最流行的机器学习模型）以解决业务问题的所有步骤。

以下是本课程的线性回归课程内容：

• 第 1 部分 – 统计基础

  本节分为五个不同的讲座，从数据类型开始，然后是统计类型

  然后是图形表示来描述数据，然后是关于中心度量的讲座，如平均值

  中位数和众数，最后是色散的度量，如范围和标准差

• 第 2 部分 – Python 基础

  本节将引导您开始使用 Python。

  本节将帮助您在系统上设置 python 和 Jupyter 环境，并将教授

  了解如何在 Python 中执行一些基本作。我们将理解不同库的重要性，如 Numpy、Pandas 和 Seaborn。

• 第 3 部分 – 机器学习简介

  在本节中，我们将学习 – 机器学习是什么意思。机器学习的含义或不同的术语是什么？您将看到一些示例，以便您了解机器学习实际上是什么。它还包含构建机器学习模型（不仅仅是线性模型）和任何机器学习模型所涉及的步骤。

• 第 4 部分 – 数据预处理

  在本节中，您将逐步了解需要采取哪些措施来获取数据，然后为分析做准备，这些步骤非常重要。

  我们从了解业务知识的重要性开始，然后我们将了解如何进行数据探索。我们学习如何进行单变量分析和双变量分析，然后我们涵盖异常值处理、缺失值插补、变量转换和相关性等主题。

• 第 5 部分 – 回归模型

  本节从简单线性回归开始，然后介绍多元线性回归。

  我们已经介绍了每个概念背后的基本理论，但没有对其进行过多的数学化处理，以便您了解概念的来源以及它的重要性。但即使你不理解它，只要你按照实践讲座中教授的方式学习如何运行和解释结果也没关系。

  我们还研究了如何量化模型的准确性，F 统计量的含义是什么，如何在结果中解释自变量数据集中的分类变量，普通最小二乘法的其他变体是什么，以及我们如何最终解释结果以找出业务问题的答案。

在本课程结束时，您在 Python 中创建回归模型的信心将飙升。您将全面了解如何使用回归建模来创建预测模型和解决业务问题。

继续点击注册按钮，我们第 1 课见！

干杯

Start-Tech 学院

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以下是想要开始机器学习之旅的学生的热门常见问题解答列表 –

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。它是人工智能的一个分支，其理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策。

什么是机器学习的线性回归技术？

线性回归是一种用于回归问题的简单机器学习模型，即当目标变量为实值时。

线性回归是一种线性模型，例如假设输入变量 （x） 和单个输出变量 （y） 之间存在线性关系的模型。更具体地说，y 可以根据输入变量 （x） 的线性组合计算。

当存在单个输入变量 （x） 时，该方法称为简单线性回归。

当有多个输入变量时，该方法称为多元线性回归。

为什么要学习机器学习的线性回归技术？

学习机器学习的线性回归技术有四个原因：

1. 线性回归是最流行的机器学习技术

2. 线性回归具有相当好的预测准确性

3. 线性回归易于实现和解释

4. 它为您开始学习机器学习的其他高级技术奠定了坚实的基础

学习机器学习的线性回归技术需要多长时间？

线性回归很容易，但没有人可以确定它需要多少学习时间。这完全取决于你。我们采用的方法帮助您学习线性回归，从基础开始，并在数小时内带您进入高级水平。你可以遵循同样的事情，但请记住，如果不练习，你什么也学不到。练习是记住你所学到的一切的唯一方法。因此，我们还为您提供了另一个数据集，作为线性回归的单独项目进行处理。

我应该遵循哪些步骤才能构建机器学习模型？

您可以将学习过程分为 4 个部分：

统计和概率 – 实施机器学习技术需要统计学和概率概念的基本知识。课程的第二部分涵盖这部分。

了解机器学习 – 第四部分可帮助您了解与机器学习相关的术语和概念，并为您提供构建机器学习模型时要遵循的步骤

编程经验 – 机器学习的一个重要部分是编程。Python 和 R 显然是最近几天的领导者。第三部分将帮助你设置 Python 环境，并教你一些基本作。在后面的部分中，将有一个视频，介绍如何实现 Python 理论讲座中教授的每个概念

了解线性回归建模 – 对线性回归有很好的了解可以让您对机器学习的工作原理有深入的了解。尽管线性回归是最简单的机器学习技术，但它仍然是最流行的技术，具有相当好的预测能力。第五部分和第六部分端到端地涵盖了线性回归主题，每个理论讲座都有相应的实践讲座，我们实际上会与您一起运行每个查询。

为什么使用 Python 进行数据机器学习？

了解 Python 是从事机器学习职业所需的宝贵技能之一。

尽管并非总是如此，但 Python 是数据科学的首选编程语言。以下是简要的历史：

2016 年，它超越了 R on Kaggle 数据科学竞赛的首要平台。

2017 年，它在 KDNuggets 的数据科学家最常用工具年度民意调查中超过了 R。

2018 年，66% 的数据科学家报告每天都使用 Python，使其成为分析专业人员的第一大工具。

机器学习专家预计，随着 Python 生态系统的发展，这一趋势将继续下去。虽然您学习 Python 编程的旅程可能才刚刚开始，但很高兴知道就业机会丰富（并且还在增长）。

数据挖掘、机器学习和深度学习有什么区别？

简而言之，机器学习和数据挖掘使用与数据挖掘相同的算法和技术，只是预测的种类不同。数据挖掘会发现以前未知的模式和知识，而机器学习会复制已知的模式和知识，并进一步自动将这些信息应用于数据、决策和作。

另一方面，深度学习使用先进的计算能力和特殊类型的神经网络，并将它们应用于大量数据，以学习、理解和识别复杂的模式。自动语言翻译和医疗诊断是深度学习的示例。