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Modèle linéaire général: Sélection du modèle

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Séances de cours associées (55)

Régression linéaire : au-delà des bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.

Fondements de l'apprentissage automatique : régularisation et validation croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

Modèles multiniveaux: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.

Régression moderne: modèles statistiques et analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.

Régression moderne: données d'orge de printemps Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.

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.

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

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.

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.

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

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.

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 linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

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.

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.

Modèles additifs généralisés: moindres carrés pondérés itératifs pénalisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre lintroduction aux modèles additifs généralisés et aux moindres carrés pondérés itératifs pour la vérification des modèles et les ajustements lisses.

Modèles linéaires: Bases de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, SVM, k-NN, et la malédiction de dimensionnalité.

Optimisation des statistiques et de l'apprentissage automatique : estimation maximale de la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation maximale de vraisemblance, les modèles linéaires, la régression logistique et les machines vectorielles de support.

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.

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.

Estimation maximale de la probabilité : théorie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.

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