Johns Hopkins University
Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés
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Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés

Brian Caffo, PhD

Instructeur : Brian Caffo, PhD

29 349 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(187 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Régression linéaire
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Algèbre linéaire

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 6 modules dans ce cours

Nous abordons quelques résultats de base de l'algèbre matricielle dont nous aurons besoin tout au long du cours. Cela inclut quelques dérivées vectorielles de base. En outre, nous abordons quelques utilisations de base des matrices pour créer des statistiques sommaires à partir de données. Cela inclut le calcul et la soustraction des moyennes des observations (centrage) ainsi que le calcul de la variance

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir

Dans ce module, nous couvrons les bases de la régression par l'origine et de la régression linéaire. La régression par l'origine est un cas intéressant, car elle permet de construire toute la régression multivariée.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir

Dans ce cours, nous nous concentrerons sur la régression linéaire, la technique la plus courante pour étudier les relations linéaires non fondées.

Inclus

8 vidéos2 lectures1 devoir

Nous passons maintenant aux moindres carrés généraux où une matrice de conception arbitraire de plein rang est ajustée à un résultat vectoriel.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

Nous donnons ici quelques exemples canoniques de modèles linéaires afin de les relier aux techniques que vous utilisez peut-être déjà.

Inclus

4 vidéos1 devoir

Nous présentons ici un type de modèle linéaire très utile, qui consiste à décomposer un signal en une expansion de base.

Inclus

6 vidéos2 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.7 (20 évaluations)
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 625 620 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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187 avis

  • 5 stars

    63,10 %

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    7,48 %

  • 2 stars

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  • 1 star

    1,06 %

SP
5

Révisé le 29 avr. 2017

JR
4

Révisé le 6 nov. 2017

IK
5

Révisé le 11 août 2020

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