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Régression linéaire probabiliste

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Séances de cours associées (55)

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.

Apprentissage supervisé : Maximisation des probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé par la maximisation de la probabilité pour trouver les paramètres optimaux.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

Probabilité et statistiques: fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.

Probabilité conditionnelle : comprendre les événements et leurs relations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.

Probabilités et statistiques: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Théorie statistique : Fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

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.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

Statistiques: Analyse exploratoire des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.

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

Couvre les bases de la régression polynomiale et de la régularisation pour éviter les surajustements.

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.

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.

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.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Probabilité élémentaire : théorie et calculs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.

Analyse statistique: Boxplot et distribution normale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts d'analyse statistique comme boxplot et la distribution normale à l'aide d'exemples de données réelles.

Éléments de statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

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