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Régression du mélange gaussien : exemples et analyse

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Séances de cours associées (47)

Retour à Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.

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.

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.

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.

Régression : Hautes Dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en dimensions élevées et la prévision pratique des prix des maisons à partir d'un ensemble de données.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

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.

Apprentissage automatique pour les systèmes à échelle atomique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes à l'échelle atomique, en mettant l'accent sur la symétrie dans la cartographie des caractéristiques et la construction de descripteurs invariants en rotation.

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.

Régression linéaire : vue d'ensemble de la régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.

Avancé Machine Learning : Régression des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de régression linéaire, les solutions de forme fermée, la singularité et les techniques de régularisation.

L'apprentissage automatique en dynamique moléculaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.

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.

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