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Modèles linéaires: Ridge, OLS et LASSO

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Séances de cours associées (51)

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

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Régression linéaire : modèles paramétriques et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, les modèles paramétriques, l'optimisation et la modélisation prédictive à l'aide d'exemples étiquetés.

Projections orthogonales: Méthode Gram-Schmidt Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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Introduction à OLS Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des moindres carrés ordinaires (OLS) en économétrie, y compris les relations variables, la détermination des coefficients et linterprétation du modèle.

Biostatistique appliquée: analyse des données bivariées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.

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 multi-linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression multi-linéaire et la méthode des moindres carrés pour lajustement du modèle.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.

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