Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre la formation de régression linéaire pour trouver la meilleure ligne pour des points de données donnés, essentielle pour prédire les prix des maisons.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.
