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कोर्स

Python में Generalized Linear Models

उन्नत5 घंटे

अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।

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कोर्स विवरण

सोचिए, अगर आप एक ही फ़्रेमवर्क में ऐसे डेटा को संभाल सकें जहाँ रिस्पॉन्स वैरिएबल बाइनरी हो, काउंट हो, या लगभग नॉर्मल हो। दरअसल, यह संभव है। मिलिए Python में Generalized Linear Models कोर्स से! इस कोर्स में आप अपनी रिग्रेशन टूलबॉक्स को लॉजिस्टिक और Poisson मॉडलों से बढ़ाएँगे। आप सीखेंगे कि मॉडल को कैसे फिट करना है, समझना है, उसके प्रदर्शन का आकलन करना है, और अंत में नए डेटा पर प्रेडिक्शन के लिए मॉडल का उपयोग करना है। आप वास्तविक दुनिया के अध्ययनों के डेटा पर अभ्यास करेंगे, जैसे दुनिया के इतिहास में सबसे बड़े जनसंख्या-स्तरीय विषाक्तन का अध्ययन, हॉर्सशू केकड़ों का नेस्टिंग, और न्यूयॉर्क सिटी के पुलों पर साइकिल क्रॉसिंग की गिनती।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

2

बाइनरी डेटा का मॉडलिंग

यह अध्याय लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर केंद्रित है। आप बाइनरी डेटा की संरचना, लॉजिट लिंक फंक्शन, मॉडल फिटिंग, साथ ही मॉडल कोएफ़िशिएंट की व्याख्या, मॉडल इनफ़रेंस, और मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करना सीखेंगे।
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3

काउंट डेटा का मॉडलिंग

यहाँ आप Poisson रिग्रेशन सीखेंगे, जिसमें काउंट डेटा, Poisson डिस्ट्रीब्यूशन, और मॉडल फिट की व्याख्या पर चर्चा शामिल है। आप ओवरडिस्पर्शन से निपटने के तरीकों के बारे में भी जानेंगे। अंत में, आप मॉडल विज़ुअलाइज़ेशन की प्रक्रिया का व्यवहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।
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4

मल्टीवेरिएबल लॉजिस्टिक रिग्रेशन

अंतिम अध्याय में आप एक से अधिक एक्सप्लेनेटरी वैरिएबल जोड़कर अपने मॉडल की जटिलता बढ़ाना सीखेंगे। आप मल्टीकोलिनियरिटी की समस्या पर अभ्यास करेंगे, और अपने मॉडल में कैटेगोरिकल वेरिएबल और इंटरैक्शन टर्म्स को सही तरह से ट्रीट करना सीखेंगे।
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