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:
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
von
Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
12,267 kürzliche Aufrufe
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 4 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Englisch, Spanisch
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.
Kurs 3 von 4 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Englisch, Spanisch
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
2 Stunden 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.
2 Stunden 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 Quiz30m
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 Quiz30m
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 Quiz30m
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 Quiz30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES
von JA8. Sep. 2020
This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you
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 JL16. Mai 2020
I really enjoyed the course. It was well explained and the quizzes at regular intervals were helpful. It would be great if there were some practice exercises though...
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.
Über den Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
