Mathematik der Regression: Erste Schritte mit linearen Regressionen
Math
| Anfänger
- 14 Videos | 1h 28m 45s
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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
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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
IN DIESEM KURS
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2m 13s
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9m 48s
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3. Residuen in der Regression6m 59s
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4. Die Berechnung der „besten Übereinstimmung“7m 42s
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5. Partielle Ableitungen mit Regressionsmodellen4m 44s
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6. R im Quadrat berechnen7m 30s
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7. Die Normalgleichung8m 16s
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8. Einrichten von Daten und Anzeigen von Korrelationen6m 9s
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9. Aufteilung der Daten für die Regression7m 51s
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10. Definition von Steigung und Achsenabschnitt für die Regression4m 49s
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11. Erstellen einer Regressionslinie und Vorhersagen9m 35s
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12. Anzeigen der Leistung eines Regressionsmodells4m 44s
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13. Durchführung von Regressionen mit integrierten Modulen6m 29s
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14. Kurszusammenfassung1m 56s
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