Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models
Введение
Курс “Продвинутые линейные модели для науки о данных 1: Метод наименьших квадратов” на Coursera предлагает глубокое понимание метода наименьших квадратов с математической и линейной алгебраической точек зрения. Это отличный старт для тех, кто хочет повысить уровень своих знаний в области линейной регрессии и статистики.
Кому подойдет этот курс?
Перед началом курса рекомендуется иметь следующие знания:
- Базовые знания линейной алгебры и многомерного исчисления;
- Основы статистики и регрессионных моделей;
- Небольшой опыт в доказательном математическом анализе;
- Базовое знание языка программирования R.
Содержание курса
Фон
Курс начинает с изучения основных результатов матричной алгебры, что станет основой для всего обучения. Вы проходите по основным производным векторов и используете матрицы для создания статистических сводок из данных, таких как центрирование и вычисление вариации.
Регрессия с одним и двумя параметрами
Следующий модуль посвящен основам регрессии, идущей через начало координат, и линейной регрессии. Этот этап позволяет освоить основы многомерной регрессии.
Линейная регрессия
На этом этапе внимание сосредоточено на линейной регрессии, классическом методе для анализа линейных взаимосвязей.
Общие наименьшие квадраты
Далее курс знакомит с концепцией общих наименьших квадратов, где произвольная матрица полного ранга подбирается к вектору результата.
Примеры наименьших квадратов
Рассматриваются канонические примеры линейных моделей, чтобы связать теорию с практическими инструментами.
Базисы и остатки
Наконец, вы учитесь разложениям сигналов на базисные функции, что является важным показателем для понимания сложных линейных моделей.
Рекомендации
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет углубить свои знания в линейных моделях и методах анализа данных. Уровень подготовки соответствует как начинающим, так и более опытным аналитикам, что делает его универсальным инструментом для карьерного роста в науке о данных и смежных областях.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models