Lineer Modellerin Temelleri: Veri Biliminde En Küçük Kareler

Doğrusal gerilemenin arkasındaki matematiksel motoru anlamak, her ciddi veri bilimcisi için gereklidir. Bu metin tabanlı kurs, temel istatistik formülleri ile en az kare tahminini güçlendiren katı doğrusal cebir arasındaki boşluğu doldurur. Bu dersi tamamlayarak, basit regression komutlarını çalıştırmaktan bu modellerin optimizasyon sorunlarını nasıl çözdüğünü derinlemesine anlamaya geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve kod egzersizleri yoluyla, analiz etmek, sorun çözmek ve doğrusal modelleri iyileştirmek için gereken matematiksel güveni kazanmak için vektör uzayları, projeksiyonlar ve matris formüllerini keşfedeceksiniz. Ne öğreneceksin: * Doğrusal modellerin, vektör uzaylarının ve matris projeksiyonlarının temel terminolojisini anlamak * Lineer cebir ve çok değişkenli hesaplama kullanarak sıradan en küçük kareler tahmincisini çıkarın * Model kalıntıları, projeksiyonlar ve gerilemenin altta yatan geometrisini analiz edin * R ve modern programlama çalışma akışları kullanarak sıfırdan en az kareler matematiğini uygulayın * Aşırı uyum ve çoklu kolineariteyi çözmek için Ridge ve Lasso gibi düzenleme kavramlarını uygulayın * Model uyumluluğu ve istatistiksel varsayımları yapısal matematiksel kavramlar ve pratik kod yoluyla değerlendirin Ders, vektör geometrisi ve matris cebirinin temel kavramlarıyla başlar ve daha sonra en küçük kareler türevlerine geçilir. Geometrik projeksiyonlar, tahmincilerin istatistiksel özellikleri ve R' de pratik uygulamalar yoluyla ilerlersiniz. Bu ders, temel regression' in ötesine geçmek ve lineer modellemenin matematiksel çekirdeğini öğrenmek isteyen umut dolu veri bilimcileri, analistler ve öğrenciler için tasarlanmıştır. Cebir ve giriş R ile temel bir tanışma yardımcı olurken, ders tüm temel matematiksel kavramları zeminten inşa eder. Veri bilimi kariyeriniz için matematiksel olarak sağlam bir temel inşa etmek için bugün okumaya başlayın.