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.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
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.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
Couvre les bases des moindres carrés ordinaires (OLS) en économétrie, y compris les relations variables, la détermination des coefficients et linterprétation du modèle.
Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.