Tag: 最小二乗法

Courseraのコースレビュー: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

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。 ###…

自動運転車のための状態推定と位置特定のコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/state-estimation-localization-self-driving-cars コース概要 「自動運転車のための状態推定と位置特定」は、トロント大学の自動運転車スペシャリゼーションの第2コースです。このコースでは、状態推定と位置特定に使用されるさまざまなセンサーの役割について学び、最終的には自動運転車の安全な運転に必要な車両状態と位置を正確に推定する技術を習得します。 学習の目的 このコースを修了すると、以下のことが理解できるようになります: パラメータと状態推定のための主要な手法を理解する カルマンフィルタやその拡張版を利用した状態推定の基礎を学ぶ GNSSやINSセンサーを使用したポーズ推定の方法を理解する LIDARセンサーの基本的なモデルと、そのデータの利用方法を学ぶ すべての学習内容を統合し、自動運転車の状態推定器を構築する モジュール詳細 このコースは5つのモジュールに分かれています: モジュール0: コースへの導入 モジュール1: 最小二乗法 モジュール2: 線形および非線形カルマンフィルタ モジュール3: GNSS/INSを使用したポーズ推定 モジュール4: LIDARセンシング モジュール5: 自動運転車の状態推定器の構築 おすすめポイント このコースは、自動運転に興味のあるエンジニアや研究者にとって非常に貴重です。理論と実践がバランスよく組み合わさった内容で、特にCARLAシミュレーターを使った実習は、学んだことを実際の状況に適用する良い機会を提供します。センサー技術に関する深い理解を得ることができ、キャリアアップにもつながるでしょう。 最後に 自動運転技術が進化する現代において、このコースは無くてはならないものであり、特に自動運転車の研究や開発に携わる方には非常におすすめです。自分のスキルを次のレベルに引き上げたい方は、ぜひ受講してみてください!…