Séance de cours

Régression et classification

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Dans cours

CS-421: Machine learning for behavioral data

Computer environments such as educational games, interactive simulations, and web services provide large amounts of data, which can be analyzed and serve as a basis for adaptation. This course will cover the core methods of user modeling and personalizatio ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de régression et de classification, où la régression modélise la variable de sortie en fonction des variables dentrée, tandis que la classification prédit les catégories. Il explique la régression linéaire, les transformations, les modèles linéaires généralisés, la régression logistique et la régression de Poisson. L'instructeur discute des limites des modèles linéaires, de l'importance de trouver des paramètres optimaux et de l'application de la régression linéaire dans différents scénarios. En outre, la séance de cours présente les arbres décisionnels, les forêts aléatoires et le concept de gain d'information dans les processus décisionnels.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (30)

Régression logistique

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.

Multinomial logistic regression

In statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).

Modèle linéaire

vignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.

Régression de Poisson

En statistique, la régression de Poisson est un modèle linéaire généralisé utilisé pour les données de comptage et les tableaux de contingence. Cette régression suppose que la variable réponse Y suit une loi de Poisson et que le logarithme de son espérance peut être modélisé par une combinaison linéaire de paramètre inconnus. Soit un vecteur de variables indépendantes, et la variable que l'on cherche à prédire. Réaliser une régression de Poisson revient à supposer que suit une loi de Poisson de paramètre , avec et les paramètres de la régression à estimer, et le produit scalaire standard de .

Bayesian linear regression

Bayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ).

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Séances de cours associées (64)

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

Régression linéaire et régression logistique

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Estimation de vraisemblance et moindres carrés

Introduit une régression linéaire normale simple et multiple et une estimation du maximum de vraisemblance avec des exemples pratiques.

Modèles linéaires : suite

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Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

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Multinomial logistic regression

Modèle linéaire

Régression de Poisson

Bayesian linear regression

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