Czego się nauczono
Rozdział 1
- Dopasowanie/wizualizacja/prognozowanie/ocena modeli z równoległymi prostymi
Rozdział 2
- Interakcje między zmiennymi objaśniającymi
- Paradoks Simpsona
Rozdział 3
- Rozszerzenie na wiele zmiennych objaśniających
- Implementacja algorytmu regresji liniowej
Rozdział 4
- Regresja logistyczna z wieloma zmiennymi objaśniającymi
- Rozkład logistyczny
- Implementacja algorytmu regresji logistycznej
Preparing Video For Download...
