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Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

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Séances de cours associées (47)

Régression linéaire : analyse des données sur l'ozone Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.

Apprentissage supervisé: Méthodes de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Régression linéaire : vue d'ensemble de la régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du 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.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.

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

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Modèles statistiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Régression : Séance de cours interactive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.

Estimation du L-Moment : Moments pondérés par la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation du L-moment, les moments pondérés en fonction des probabilités et les bases de l'inférence de la probabilité maximale.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

Méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique: régression du noyau et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

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