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Conception des expériences : surface de réponse

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Séances de cours associées (52)

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.

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.

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

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

Régularisation de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

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.

Estimation maximale de vraisemblance : modèles linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.

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.

Surfaces de réponse: méthodologie de conception d'expériences Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthodologie de conception des expériences, en se concentrant sur les surfaces de réponse et en optimisant les combinaisons de facteurs.

Secure Collaborative Systems: Building Efficient Protocols for Linear Models Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la construction de protocoles efficaces pour les modèles linéaires dans des systèmes collaboratifs sécurisés, en mettant l'accent sur les garanties de sécurité et l'efficacité computationnelle.

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 linéaires & k-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.

Modèles linéaires : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.

Modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.

Modèles spatiaux latents : Inférence et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles spatiaux latents, les représentations en réseau, les décompositions spectrales et les méthodes d'estimation des paramètres.

Méthode généralisée des moments (GMM)Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.

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

Introduit une estimation de la probabilité maximale pour l'estimation des paramètres statistiques, couvrant le biais, la variance et l'erreur carrée moyenne.

Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.

Conception expérimentale en biostatistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.

Les moindres carrés récursifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthode des moindres carrés récursifs pour l'estimation des paramètres basée sur les équations d'observation et les matrices de conception.

ANOVA : Coefficients modèles et somme séquentielle des carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation des coefficients du modèle, l'inférence des coefficients et l'ANOVA.

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