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Modèles linéaires: Introduction

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Séances de cours associées (57)

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.

Régression logistique : fonctions de coût et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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 : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.

Vérification du modèle et des résidus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.

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

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Régression du mélange gaussien : exemples et analyse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.

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.

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.

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.

Analyse statistique: Boxplot et distribution normale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts d'analyse statistique comme boxplot et la distribution normale à l'aide d'exemples de données réelles.

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.

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