Explore Ridge et Lasso Regression pour la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le réglage hyperparamétrique et la visualisation des coefficients des paramètres.
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.
Explore la sélection des modèles dans la régression des moindres carrés, en abordant les défis de multicollinéarité et en introduisant des techniques de rétrécissement.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.
Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
Couvre les prédicteurs de moyenne locaux, y compris les voisins les plus proches K et les estimateurs Nadaraya-Watson, ainsi que la régression linéaire locale et ses applications.
