Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.
Explore la régression quantile pour la prévision des prix de l'électricité en utilisant des données de séries chronologiques, la régularisation et l'astuce du noyau.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Offre des conseils essentiels pour la préparation de l'examen, y compris les détails du format, des conseils de gestion du stress et des explications de questions spécifiques.
Explore les outils de contrôle de la qualité dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur les procédures robustes en présence d'objets aberrants et d'images.
Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
Explore les mécanismes de synchronisation évolutive pour de nombreux systèmes d'exploitation de base, en mettant l'accent sur les défis de la gestion de la croissance des données et des régressions dans le système d'exploitation.
