Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models
今回は、Courseraの「データサイエンスのための高度な線形モデル 1：最小二乗法」というコースについてレビューを行います。このコースは、線形代数と数学の観点から最小二乗法について詳しく学ぶことができます。
### コースの概要
コースを始める前に、以下の知識が必要です。・線形代数と多変量微積分の基本的な理解
・統計学と回帰モデルの基本的な理解
・証明に基づく数学に対する少しの親しみ
・Rプログラミング言語の基本的な知識
### シラバスのハイライト
1. **バックグラウンド**：基本的な行列代数の結果をカバーします。データからの要約統計量を作成するための行列の基本的な使用法についても学びます。
2. **一次および二次パラメータ回帰**：原点を通る回帰と線形回帰の基本を学びます。これは多変量回帰を構築するのに最適なケースです。
3. **線形回帰**：未交差線形関係を調査するための標準技法である線形回帰を深く掘り下げます。
4. **一般最小二乗法**：任意のフルランク設計行列をベクトルの結果にフィットさせる方法を考察します。
5. **最小二乗法の例**：一般的な線形モデルの例を通じて、既に使用している技法との関連付けを行います。
6. **基底と残差**：信号を基底展開に分解する非常に有用な線形モデルについて説明します。
### おすすめ理由
このコースは、データサイエンスや統計学の基礎を持っている人にとって、最小二乗法や線形モデルの理解を深めるのに最適な選択です。さらに、Rプログラミングに親しんでいると、実践的な課題に取り組むのも容易です。
このコースを通じて、幅広い線形回帰の技法を学べるだけでなく、理論的な背景も充実しており、理論と実践を結びつけることができます。
### 最後に
データサイエンスにおける線形モデルを深く理解したい方には、ぜひこのコースをお勧めします。最小二乗法に対する正しい理解は、データ分析の基礎ですので、この機会をお見逃しなく！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models