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Concept

Bayesian multivariate linear regression

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Régression linéaire : bases et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.

Comprendre les attributs de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de divers attributs de données et modèles de régression linéaire.

Régression : Hautes Dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en dimensions élevées et la prévision pratique des prix des maisons à partir d'un ensemble de données.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Régression linéaire : fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

Retour à Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.

Régression polynomiale : bases et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Régression multi-linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, de la classification binaire et multiclasse, et des mesures d'évaluation.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.