ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
หน้าหลักPython

คอร์ส

Generalized Linear Models in Python

ขั้นสูงระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 10/2565
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
เริ่มคอร์สฟรี
PythonProbability & Statistics
5 ชม.
16 วิดีโอ
59 แบบฝึกหัด
4,950 XP
11,905
ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Group

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

Imagine being able to handle data where the response variable is either binary, count, or approximately normal, all under one single framework. Well, you don't have to imagine. Enter the Generalized Linear Models in Python course! In this course you will extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models, by learning how to fit, understand, assess model performance and finally use the model to make predictions on new data. You will practice using data from real world studies such the largest population poisoning in world's history, nesting of horseshoe crabs and counting the bike crossings on the bridges in New York City.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Linear Modeling in Python
1

Introduction to GLMs

Review linear models and learn how GLMs are an extension of the linear model given different types of response variables. You will also learn the building blocks of GLMs and the technical process of fitting a GLM in Python.
เริ่มบท
2

Modeling Binary Data

This chapter focuses on logistic regression. You'll learn about the structure of binary data, the logit link function, model fitting, as well as how to interpret model coefficients, model inference, and how to assess model performance.
เริ่มบท
3

Modeling Count Data

Here you'll learn about Poisson regression, including the discussion on count data, Poisson distribution and the interpretation of the model fit. You'll also learn how to overcome problems with overdispersion. Finally, you'll get hands-on experience with the process of model visualization.
เริ่มบท
4

Multivariable Logistic Regression

In this final chapter you'll learn how to increase the complexity of your model by adding more than one explanatory variable. You'll practice with the problem of multicollinearity, and with treating categorical and interaction terms in your model.
เริ่มบท
Generalized Linear Models in Python
คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Generalized Linear Models in Python วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา