Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
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.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
