Kursbeschreibung
Datenregressionsmodelle bilden die Grundlage für verschiedene Systeme in der Verteidigung und Industrie. Regression ist der Prozess der Abbildung einer Reihe von Eingaben auf eine kontinuierliche Ausgangsvariable oder, im Falle der multiplen Regression, auf mehrere kontinuierliche Variablen. Es gibt eine Vielzahl von Faktoren, die zu einer Erhöhung oder Verringerung der Modellleistung und -zuverlässigkeit beitragen können.
Bevor Sie sich mit dem Training und der Auswahl Ihres Regressionsmodells befassen, sollten Sie unbedingt über ein ausgezeichnetes Grundverständnis dessen verfügen, was Regression ist, sowie über die Arbeitsabläufe, die mit der Auswahl des besten Modells für Ihre Anwendung und Ihre Bedürfnisse verbunden sind. In diesem MATLAB-Modul lernen Sie die Datenregression kennen und erfahren, wie Sie sie in MATLAB implementieren.
Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe anzuwenden, die eine Datenregression erfordert. So können Sie verschiedene prädiktive Modelle erstellen und implementieren. Diese können in Anwendungen für Bereiche wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und sogar Medizin eingesetzt werden.
Was Sie lernen werden
- Definieren Sie, was Regression ist, und wie sie eine Reihe von Eingaben auf eine kontinuierliche Ausgabevariable abbildet
- Erkennen Sie die Konzepte von Eingaben und Ausgaben bei der Datenregression, einschließlich der Mehrfachregression mit mehreren kontinuierlichen Variablen
- Verstehen Sie den Workflow des Datenregressionsmodells
- Wählen Sie das beste Regressionsmodell für Ihre Anwendung und Anforderungen aus
- Implementieren Sie Datenregression in MATLAB, um Vorhersagemodelle zu erstellen und anzuwenden
Wichtige Erkenntnisse
- Datenregressionsmodelle sind die Grundlage verschiedener Systeme in Verteidigung und Industrie.
- Regression ist der Prozess der Abbildung einer Reihe von Eingaben auf eine kontinuierliche Ausgabevariable oder bei der Mehrfachregression auf mehrere kontinuierliche Variablen.
- Eine Vielzahl von Faktoren können zu einer Erhöhung oder Verringerung der Modellleistung und Zuverlässigkeit beitragen.
- Ein starkes grundlegendes Verständnis der Regression und ihres Modellauswahlworkflows ist wesentlich, bevor ein Regressionsmodell trainiert und ausgewählt wird.
- Regressionsbasierte Vorhersagemodelle können in Anwendungen wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und Medizin verwendet werden.
Häufig gestellte Fragen
Was werde ich in diesem MATLAB-Modul lernen?
Sie erfahren mehr über Datenregression und wie man sie in MATLAB implementiert, einschließlich der Definition von Regression, der Anerkennung von Eingabe- und Ausgabekonzepten und des Verständnisses des Regressionsmodell-Workflows.
Welche Themen behandelt dieser Kurs?
Der Kurs behandelt einen Regressionsüberblick, die Auswahl von Regressionsmodellen und den Workflow des Datenregressionsmodells.
Was kann ich nach Abschluss dieses Moduls tun?
Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe mit Datenregression anwenden und verschiedene Vorhersagemodelle erstellen und implementieren.
Wo können die Vorhersagemodelle aus diesem Kurs angewendet werden?
Diese Vorhersagemodelle können in Anwendungen wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und sogar Medizin verwendet werden.
Welche Fähigkeiten entwickelt dieser Kurs?
Dieser Kurs entwickelt Fähigkeiten in Lineare Regression, MATLAB, Nichtlineare Regression, Gewöhnliche kleinste Quadrate (Regressionsanalyse), Regressionsanalyse und Einfache lineare Regression.
