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欢迎来到数据科学高级线性模型课程 1：最小二乘法。本课程从线性代数和数学的角度介绍最小二乘法。在开始本课程之前，请确保您已具备以下条件： - 对线性代数和多元微积分有基本的了解 - 对统计学和回归模型有基本的了解 - 至少对基于证明的数学有一点了解 - 对 R 编程语言有基本的了解。 学完本课程后，学生将在回归模型的线性代数处理方面打下坚实的基础。这将大大增强应用数据科学家对回归模型的一般理解。
数据科学高级线性模型 1：最小二乘法
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积累特定领域的专业知识
本课程是 数据科学高级统计学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
我们将介绍一些基本的矩阵代数结果，这些结果在整个课程中都会用到。其中包括一些基本的向量导数。此外，我们还将介绍一些矩阵的基本用法，以创建数据的汇总统计。这包括计算和减去观测值的均值（居中）以及计算方差。
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将介绍原点回归和线性回归的基础知识。通过原点回归是一个有趣的案例，因为我们可以用它建立所有的多元回归。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业
本讲座的重点是线性回归，这是研究无约束线性关系的最标准技术。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料1个作业
现在，我们转入一般最小二乘法，将任意全秩设计矩阵与结果向量进行拟合。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
在这里，我们将举出一些线性模型的典型例子，以便将它们与您可能已经在使用的技术联系起来。
涵盖的内容
4个视频1个作业
在这里，我们给出了一种非常有用的线性模型，即把信号分解为基扩展。
涵盖的内容
6个视频2个作业
获得职业证书
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授课教师评分
4.7 (20个评价)
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Chaitanya A.
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学生评论
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188 条评论
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JR
4
已于 Nov 6, 2017审阅
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
JC
5
已于 Mar 4, 2018审阅
Very thorough and rigorous. A great review for me.
SP
5
已于 Apr 29, 2017审阅
Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.
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