Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. Dieser Kurs ist eine Einführung in die kleinsten Quadrate aus einer linearen algebraischen und mathematischen Perspektive. Bevor Sie mit dem Kurs beginnen, sollten Sie Folgendes mitbringen: - Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der multivariaten Infinitesimalrechnung - Grundlegende Kenntnisse der Statistik und von Regressionsmodellen - Zumindest eine gewisse Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen Algebra der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.
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Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Fortgeschrittene Statistik für Data Science
Dozent: Brian Caffo, PhD
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Lineare Algebra
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Wir behandeln einige grundlegende Ergebnisse der Matrixalgebra, die wir im Laufe des Kurses benötigen werden. Dazu gehören auch einige grundlegende Vektorableitungen. Darüber hinaus behandeln wir einige grundlegende Anwendungen von Matrizen zur Erstellung von zusammenfassenden Statistiken aus Daten. Dazu gehören das Berechnen und Subtrahieren von Mittelwerten aus Beobachtungen (Zentrierung) sowie das Berechnen der Varianz
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7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul behandeln wir die Grundlagen der Regression durch den Ursprung und der linearen Regression. Die Regression durch den Ursprung ist ein interessanter Fall, da man mit ihr die gesamte multivariate Regression aufbauen kann.
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6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Vorlesung konzentrieren wir uns auf die lineare Regression, die gängigste Technik zur Untersuchung von unbegründeten linearen Beziehungen.
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8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Wir gehen nun zu den allgemeinen kleinsten Quadraten über, bei denen eine beliebige vollwertige Designmatrix an ein Vektorergebnis angepasst wird.
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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Hier geben wir einige kanonische Beispiele für lineare Modelle, um sie mit Techniken in Verbindung zu bringen, die Sie vielleicht schon verwenden.
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4 Videos1 Aufgabe
Hier geben wir eine sehr nützliche Art von linearem Modell an, nämlich die Zerlegung eines Signals in eine Basiserweiterung.
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6 Videos2 Aufgaben
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Illinois Urbana-Champaign
Johns Hopkins University
University of Leeds
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 29. Apr. 2017
Geprüft am 26. Sep. 2016
Geprüft am 7. Juni 2016
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