Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression

课程概述

《普通化线性模型与非参数回归》是Coursera上统计建模与数据科学系列课程的最后一部分。这门课程非常适合希望深入学习高级统计建模工具的学习者。

在这门课程中,您将接触到广泛的统计模型,包括普通化线性模型(GLM)、分类(通过逻辑回归)、非参数模型(包括核估计、平滑样条)以及半参数广义可加模型(GAM)。课程的重点在于对这些工具的深刻概念理解。

课程大纲

  • 通过二项回归介绍普通化线性模型:本模块将通过研究二项数据介绍普通化线性模型(GLM)。我们将探讨GLM的必要性,介绍二项回归模型及其常见链接函数,并讨论评估二项回归模型拟合度和预测能力的方法。
  • 计数数据模型:在该模块中,我们将考虑如何对计数数据建模。当响应变量是某种现象的计数,并且该计数被一组预测变量所影响时,我们可以使用Poisson回归模型。我们将详细描述Poisson回归,并在真实数据上应用它。同时,我们也会讨论Poisson回归不适用的情况,并简要提出解决方案。
  • 非参数回归简介:我们将介绍非参数回归模型的概念,并将其与之前学习的参数模型进行对比。然后,我们将研究特定的非参数回归模型:核估计和样条。最后,我们将介绍加性模型,作为参数和非参数方法的结合。
  • 广义可加模型简介:有些模型(如线性回归)易于解释但灵活性不足,无法准确捕捉许多现实世界的关系。其他模型(如神经网络)灵活性很强,但难以解释。广义可加模型(GAM)在灵活性和可解释性之间取得了良好的平衡。在这一模块中,我们将更深入地探讨GAM,学习拟合GAM的基本数学原理,并在R中实施这些模型。

我的推荐

我强烈推荐这门课程给希望掌握统计建模和数据科学技能的学习者。在这门课程中,除了理论知识,您还将获得宝贵的实际操作技能,这将帮助您在各类数据分析任务中游刃有余。无论您是数据科学新手还是希望提升现有技能的专业人员,这门课程都将为您提供深刻的见解和实用的工具。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression

作者 CourseEye