About this Course
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100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

권장: 6 weeks of study, 1-2 hours/week...

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

Background

7개 동영상 (총 28분), 4 readings, 1 quiz
7개의 동영상
Matrix derivatives5m
Coding example2m
Centering by matrix multiplication6m
Coding example2m
Variance via matrix multiplication6m
Coding example2m
4개의 읽기 자료
Welcome to the class10m
Course textbook10m
Grading10m
In this module10m
1개 연습문제
Background Quiz12m
2
완료하는 데 1시간 필요

One and two parameter regression

6개 동영상 (총 29분), 2 readings, 1 quiz
6개의 동영상
Centering first8m
Coding example1m
Connection with linear regression7m
Coding example1m
Fitted values and residuals4m
2개의 읽기 자료
Before you begin10m
Before you begin10m
1개 연습문제
One Parameter Regression Quiz10m
3
완료하는 데 1시간 필요

Linear regression

8개 동영상 (총 23분), 2 readings, 1 quiz
8개의 동영상
Coding example1m
Prediction2m
Coding example2m
Residuals2m
Coding example1m
Generalizations6m
Generalizations example2m
2개의 읽기 자료
Before you begin10m
Generalizations10m
1개 연습문제
Linear Regression Quiz12m
4
완료하는 데 1시간 필요

General least squares

6개 동영상 (총 39분), 1 reading, 1 quiz
6개의 동영상
Coding example3m
Second derivation of least squares4m
Projections9m
Third derivation of least squares12m
Coding example4m
1개의 읽기 자료
Before you begin10m
1개 연습문제
General Least Squares Quiz20m
4.4
25개의 리뷰Chevron Right

Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares의 최상위 리뷰

대학: DLJun 8th 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.

대학: SPApr 30th 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.

강사

Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

존스홉킨스대학교 정보

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....

자주 묻는 질문

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