Mathematik der Regression: Erste Schritte mit linearen Regressionen

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Die lineare Regressionsanalyse ist eine einfache, aber wirksame Technik zur Quantifizierung von Kausalzusammenhängen. In diesem Kurs machen Sie sich mit linearen Regressionen als die Anpassung einer geraden Linie durch eine Reihe von Punkten vertraut. Lernen Sie, wie man Residuen definiert und den kleinsten quadratischen Fehler verwendet. Definieren und messen Sie das R-Quadrat, führen Sie eine Regressionsanalyse durch, visualisieren Sie Ihre Daten, indem Sie eine Korrelationsmatrix berechnen und diese in Form einer Korrelations-Heatmap darstellen, und verwenden Sie Streudiagramme als Vorstufe zur Durchführung der Regressionsanalyse. Abschließend implementieren Sie die Regressionsanalyse zunächst mit selbst geschriebenen Funktionen und dann mit der Python-Bibliothek scikit-learn. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, den Bedarf an linearen Regressionen zu erkennen und sie effektiv einzusetzen.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Die lineare regression definieren und erläutern, wie die regression bei der vorhersage eingesetzt wird
    Verstehen, wie residuen in der regression verwendet werden
    Kleinste fehlerquadrate beschreiben
    Die beste anpassung mithilfe partieller ableitungen berechnen
    R im quadrat eines regressionsmodells berechnen
    Zusammenfassen, was die normalgleichung ausmacht
  • Korrelationen von merkmalen visualisieren
    Trainings- und testdaten aufteilen und berechnungen erstellen
    Manuelles definieren einer regressionslinie
    Eine regression durchführen und die vorhergesagten werte anzeigen
    R-quadrat und die residuen der regression anzeigen
    Implementierung von regressionsmodellen mithilfe von bibliotheken
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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