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Modèles marginaux : interprétation et application

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Séances de cours associées (51)

Régression logistique : Interprétation probabiliste Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

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.

Réponse binaire : Link Functions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Régression logistique : classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification à l'aide de la régression logistique et les défis de l'optimisation.

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.

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.

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.

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.

Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la multicolinéarité, les valeurs aberrantes, la spécification du modèle et les stratégies pratiques en régression linéaire.

Régression polynomiale : vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.

Ingénierie des caractéristiques: Régression polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre en fonction de la régression linéaire sur les caractéristiques des prédicteurs d'origine pour la représentation flexible des caractéristiques.

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

Couvre les modèles linéaires, la classification binaire et multi-classes, et la régression logistique avec des exemples pratiques.

Régression linéaire et logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

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