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Régression linéaire : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

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 : Séance de cours interactive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

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.

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.

Régression moderne: Inférence et modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la vérification des modèles et les modèles linéaires généralisés dans lanalyse de régression.

Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.

Méthodes de régression : Modèle de construction et de diagnostic Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de régression, couvrant la construction de modèles, le diagnostic, l'inférence et l'analyse de la variance.

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.

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.

Inférence : Régression de Poisson Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la vérification du modèle, la régression de Poisson et lajustement des modèles multinomiels en utilisant les erreurs de Poisson.

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

Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.

Bases de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

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