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MATLAB: regressão de dados com MATLAB
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Avançado Fornecedor : Gabriel Popoola 3 lições · 17m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese
Descrição do curso
Os modelos de regressão de dados são a base de vários sistemas na defesa e na indústria. A regressão é o processo de mapeamento de um conjunto de entradas para uma variável de saída contínua ou, no caso de regressão múltipla, várias variáveis contínuas ao analisar a regressão. Existe um grande número de fatores que podem contribuir para um aumento ou diminuição no desempenho e na confiabilidade do modelo.
Antes de mergulhar no treino e na seleção do seu modelo de regressão, é essencial que tenha uma excelente compreensão básica do que é regressão, bem como do fluxo de trabalho associado à seleção do melhor modelo para a sua aplicação e necessidades. Neste módulo do MATLAB, aprenderá sobre regressão de dados e como implementá-la no MATLAB.
Após concluir este módulo, poderá aplicar o que aprendeu a qualquer projeto ou tarefa que envolva regressão de dados. Isto permitirá que crie e implemente diferentes modelos preditivos. Estes podem ser usados em aplicações para coisas como finanças, publicidade, clima e até medicina.
O Que Você Vai Aprender
- Definir o que é regressão e como ela mapeia um conjunto de entradas para uma variável de saída contínua
- Reconhecer os conceitos de entradas e saídas na regressão de dados, incluindo regressão múltipla com múltiplas variáveis contínuas
- Entender o fluxo de trabalho do modelo de regressão de dados
- Selecionar o melhor modelo de regressão para sua aplicação e necessidade
- Implementar regressão de dados em MATLAB para criar e aplicar modelos preditivos
Principais Conclusões
- Modelos de regressão de dados são a base de vários sistemas em defesa e indústria.
- Regressão é o processo de mapear um conjunto de entradas para uma variável de saída contínua, ou, em regressão múltipla, para múltiplas variáveis contínuas.
- Um grande número de fatores pode contribuir para um aumento ou diminuição no desempenho e confiabilidade do modelo.
- Uma compreensão fundamental forte de regressão e seu fluxo de trabalho de seleção de modelo é essencial antes de treinar e selecionar um modelo de regressão.
- Modelos preditivos baseados em regressão podem ser usados em aplicações, como finanças, publicidade, clima/tempo e medicina.
Perguntas Frequentes
O que vou aprender neste módulo MATLAB?
Você aprenderá sobre regressão de dados e como implementá-la em MATLAB, incluindo definir o que é regressão, reconhecer os conceitos de entradas e saídas e entender o fluxo de trabalho do modelo de regressão.
Quais tópicos este curso aborda?
O curso aborda uma visão geral de regressão, seleção de modelo de regressão e o fluxo de trabalho do modelo de regressão de dados.
O que posso fazer após concluir este módulo?
Após concluir este módulo, você será capaz de aplicar o que aprendeu a qualquer projeto ou tarefa envolvendo regressão de dados, permitindo que você crie e implemente diferentes modelos preditivos.
Onde os modelos preditivos deste curso podem ser aplicados?
Esses modelos preditivos podem ser usados em aplicações, como finanças, publicidade, clima/tempo e até mesmo medicina.
Quais habilidades este curso desenvolve?
Este curso desenvolve habilidades em Linear Regression, MATLAB, Nonlinear Regression, Ordinary Least Squares (Regression Analysis), Regression Analysis e Simple Linear Regression.
