- 课时1：经典线性回归模型理论介绍 免费 19:45
- 课时2：线性回归模型最小二乘法的数学原理 免费 13:52
- 课时3：线性回归模型的判定系数 免费 12:19
- 课时4：自定义函数求回归系数和判定系数拟合度 14:33
- 课时5：构建test数据集验证自定义函数 12:08
- 课时6：lm函数及其他函数介绍 16:40
- 课时7：lm函数案例详解 20:24
- 课时8：对cars数据集进行线性回归模型构建及结果可视化 20:44
- 课时9：对cars数据集进行指数变换后建模并 对比效果 18:55
- 课时10：利用MASS包的boxcox函数寻找指数（对数）变换的最优值 08:27
- 课时11：多个数值自变量的线性回归模型构建 13:39
- 课时12：利用逐步回归选择最有模型 21:46
- 课时13：当自变量有定性变量情况下的模型讲解 12:35
- 课时14：通过鸢尾花数据集解释为什么需要做逻辑回归 22:35
- 课时15：逻辑回归基本原理介绍 11:26
- 课时16：逻辑回归案例演示 17:11
