Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
von
Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
11,872 kürzliche Aufrufe
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Background
We cover some basic matrix algebra results that we will need throughout the class. This includes some basic vector derivatives. In addition, we cover some some basic uses of matrices to create summary statistics from data. This includes calculating and subtracting means from observations (centering) as well as calculating the variance.
1 Stunde zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 28 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Matrix derivatives5m
Coding example2m
Centering by matrix multiplication6m
Coding example2m
Variance via matrix multiplication6m
Coding example2m
4 Lektüren
Welcome to the class10m
Course textbook10m
Grading10m
In this module10m
1 praktische Übung
Background Quiz12m
1 Stunde zum Abschließen
One and two parameter regression
In this module, we cover the basics of regression through the origin and linear regression. Regression through the origin is an interesting case, as one can build up all of multivariate regression with it.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Centering first8m
Coding example1m
Connection with linear regression7m
Coding example1m
Fitted values and residuals4m
2 Lektüren
Before you begin10m
Before you begin10m
1 praktische Übung
One Parameter Regression Quiz10m
1 Stunde zum Abschließen
Linear regression
In this lecture, we focus on linear regression, the most standard technique for investigating unconfounded linear relationships.
1 Stunde zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 23 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Coding example1m
Prediction2m
Coding example2m
Residuals2m
Coding example1m
Generalizations6m
Generalizations example2m
2 Lektüren
Before you begin10m
Generalizations10m
1 praktische Übung
Linear Regression Quiz12m
1 Stunde zum Abschließen
General least squares
We now move on to general least squares where an arbitrary full rank design matrix is fit to a vector outcome.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
6 Videos
Coding example3m
Second derivation of least squares4m
Projections9m
Third derivation of least squares12m
Coding example4m
1 Lektüre
Before you begin10m
1 praktische Übung
General Least Squares Quiz20m
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES
von JR6. Nov. 2017
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.
von DL7. Juni 2016
We need more advanced, theoretical courses on Coursera, like this one, in order to deeply understand the more general courses like Regression Models and Linear Models.
von SP29. Apr. 2017
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.
von HM11. Juni 2016
As the name says it's an advanced course. Take the challenge though! In my opinion the content is a must if you want to perform competently in data science.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
