강좌 소개
해당 강좌는 김영우 선형대수/회귀분석 강좌를 모두 수강하시고
후기를 작성해주신 수강생에 한하여 무료로 제공해드리는 강좌 입니다.
질의는 받지 아니하며 강좌 수강만 가능합니다.
감사합니다.
강좌 커리큘럼
0장 Linear Algebra: Basics for Regression Analysis
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1강 Block Matrix (1)
29:06 -
2강 Block Matrix (2)
47:44 -
3강 Vector Calculus
43:32 -
4강 Vector Space
30:29 -
5강 Subspace
50:15 -
6강 Linear Combination
35:03 -
7강 Linear Independence
16:34 -
8강 Basis
01:02:00 -
9강 Dimension (1)
26:36 -
10강 Dimension (2)
32:27 -
11강 Inner Product
52:18 -
12강 Orthogonality
01:02:19 -
13강 Linear Transformation (1)
36:09 -
14강 Linear Transformation (2) & Image and Kernel (1)
35:12 -
15강 Image and Kernel (2)
55:08 -
16강 Rank (1)
30:37 -
17강 Rank (2)
57:49 -
18강 Determinant
30:35 -
19강 Trace
14:34 -
20강 Eigenvalue and Eigenvector
42:25 -
21강 Symmetric Matrix
39:05 -
22강 Positive Definite and Idempotent Matrix
58:05 -
23강 Orthogonal Complement
41:54 -
24강 Orthogonal Projection
41:37 -
25강 Orthogonal Projection: Property
45:48 -
26강 Orthogonal Projection onto Column Space
44:15 -
27강 Orthogonal Projection: Sum and Decomposition
57:56
1장 Multivariate Normal Distribution
2장 Simple Linear Regression
3장 Multiple Linear Regression
4장 Multiple Linear Regression: General Testing
5장 Model Validation and Diagnostics
6장 Non-full-rank Model
7장 Biased Regression
8장 Model Selection and Assessment
추가문제 풀이
리뷰
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