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:
Offert par
Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares
Université Johns-Hopkins
À propos de ce cours
7,719 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra
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Niveau avancé
Approx. 11 heures pour terminer
Recommandé : 6 weeks of study, 1-2 hours/week
Anglais
Sous-titres : Anglais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
7 vidéos (Total 28 min), 4 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Introduction2 min
Matrix derivatives5 min
Coding example2 min
Centering by matrix multiplication6 min
Coding example2 min
Variance via matrix multiplication6 min
Coding example2 min
4 lectures
Welcome to the class10 min
Course textbook10 min
Grading10 min
In this module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Background Quiz12 min
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
6 vidéos (Total 29 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Centering first8 min
Coding example1 min
Connection with linear regression7 min
Coding example1 min
Fitted values and residuals4 min
2 lectures
Before you begin10 min
Before you begin10 min
1 exercice pour s'entraîner
One Parameter Regression Quiz10 min
1 heure pour terminer
Linear regression
In this lecture, we focus on linear regression, the most standard technique for investigating unconfounded linear relationships.
1 heure pour terminer
8 vidéos (Total 23 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Least squares5 min
Coding example1 min
Prediction2 min
Coding example2 min
Residuals2 min
Coding example1 min
Generalizations6 min
Generalizations example2 min
2 lectures
Before you begin10 min
Generalizations10 min
1 exercice pour s'entraîner
Linear Regression Quiz12 min
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
6 vidéos (Total 39 min), 1 lecture, 1 quiz
6 vidéos
Least squares3 min
Coding example3 min
Second derivation of least squares4 min
Projections9 min
Third derivation of least squares12 min
Coding example4 min
1 lecture
Before you begin10 min
1 exercice pour s'entraîner
General Least Squares Quiz20 min
Avis
4.4
Meilleurs avis pour ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES
par JRNov 6, 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.
par DLJun 7, 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.
par SPApr 29, 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.
par HMJun 11, 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.
Offert par
Université Johns-Hopkins
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.
Foire Aux Questions
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