Modèles linéaires : Récapitulatif et régression logistique
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Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
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.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore l'optimisation convexe, les fonctions convexes et leurs propriétés, y compris la convexité stricte et la convexité forte, ainsi que différents types de fonctions convexes comme les fonctions et les normes affines linéaires.
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Couvre la théorie et les applications des modèles linéaires généralisés, y compris le MLE, les mesures d'ajustement, le rétrécissement et des exemples spéciaux.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
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.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
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.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
