大模型的进阶实战：有监督学习之回归分析

课程内容概述：

1. 回归分析基础：介绍回归分析的基本概念、回归模型的建立和评估方法。
2. 线性回归：学习线性回归模型的原理、参数估计和模型评估，以及处理线性回归中的多重共线性和异常值的方法。
3. 非线性回归：探索非线性回归模型，包括多项式回归、指数回归、对数回归等，以及模型选择和拟合优度的评估。
4. 正则化方法：介绍正则化方法，如岭回归和Lasso回归，用于解决过拟合问题和特征选择。
5. 非参数回归：学习非参数回归方法，如局部加权回归和核回归，用于处理非线性关系和非常规数据。
6. 时间序列回归：探索时间序列回归分析的方法，包括自回归模型和滑动平均模型，以及处理季节性和趋势性的技术。
7. 集成学习和回归树：介绍集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，在回归问题中的应用和模型解释。
8. 实际案例应用：通过实际案例，将学到的回归分析方法应用于解决实际问题，如房价预测、销售预测等。