课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-models
在数据科学的学习旅程中，掌握线性模型是一个不可或缺的环节，而 Coursera 上提供的高级线性模型课程第1部分：最小二乘法就是一个理想的起点。
课程概述
该课程主要从线性代数和数学的角度介绍最小二乘法。在开始学习之前，确保您具备以下基础知识：线性代数和多元微积分的基本理解、统计学和回归模型的基本认知、一定的数学证明基础以及对 R 编程语言的初步了解。这些知识将为课程的深入学习打下良好的基础。
课程大纲
本课程内容丰富，涵盖了以下几个模块：
- 背景：首先介绍一些基本的矩阵代数，帮助我们在后续学习中应用这些知识。包括计算和减去观察值的均值（中心化）和方差的计算。
- 一元和二元回归：在这个模块中，课程将介绍通过原点的回归和线性回归的基础，这为多元回归的学习奠定了基础。
- 线性回归：专注于线性回归，这是一种调查无混杂线性关系的标准技术。
- 一般最小二乘法：介绍如何将任意全秩设计矩阵拟合到向量结果。
- 最小二乘法实例：提供一些经典线性模型的示例，以帮助您将其与您已使用的技术联系起来。
- 基与残差：讨论如何将信号分解为基扩展，这是一种非常有用的线性模型。
推荐理由
如果您对线性模型有兴趣，尤其是在数据科学领域内，那么这个课程绝对值得一试。课程内容深入浅出，注重数学基础与实践应用的结合，适合希望提升数据分析能力的人员。通过学习，您可以与当今数据科学行业的趋势保持同步，掌握最有效的线性模型技术。
无论您是在学术研究中需要处理复杂的数据，还是在企业中进行数据分析，这门课程都将为您提供宝贵的工具和知识。
总之，如果您具备必要的数学与统计学基础，不妨尝试报名参加这个课程，相信您会收获颇丰。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-models