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Séances de cours associées (29)

Méthodes de régression : Lissage des splines Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de régression axées sur le lissage des attelles et l'ajustement pénalisé pour équilibrer la fidélité et la douceur des données.

Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la somme totale des carrés, lajustement du modèle et lestimation des paramètres en régression linéaire.

Optimisation polynomiale : SOS et SDP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.

Bases du modèle de régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

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.

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.

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.

Estimation linéaire et prévision : modèles et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation linéaire et la prédiction dans les modèles paramétriques AR, en se concentrant sur les équations Yule Walker et le filtre Wiener.

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.

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