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Régression des crêtes : les moindres carrés pénalisés

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Séances de cours associées (37)

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.

Techniques de régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.

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.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Apprentissage supervisé: Méthodes de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.

Régression: Linéaire simple et multiple Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.

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.

Sparse Regression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression clairsemée et l'utilisation du bruit additif gaussien dans le contexte de l'estimateur et de la régularisation MAP.

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sur-apprentissage, la généralisation et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Méthodes de sélection des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer les méthodes de sélection variable et l'équilibre entre les biais et les variables dans la modélisation statistique.

Régression linéaire : Méthode des moindres carrés I Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et la méthode des moindres carrés pour trouver la ligne la mieux adaptée pour des points de données donnés.

Analyse des données des chimpanzés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données des chimpanzés sur les temps d'apprentissage et explore les modèles linéaires généralisés et la régression logistique.

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

Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.

Régression linéaire : Pearson Correlation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la corrélation Pearson, la direction de la relation, la forme, la force et lévaluation du modèle de régression.

Variables instrumentales : intuition et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.

Régression moderne: applications et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'algorithme EM, l'ajustement de la distribution des valeurs extrêmes et la décomposition saisonnière dans les modèles de régression.

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