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.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
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.
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.
Explore la théorie des modèles linéaires généralisés, y compris la logistique et la régression de Poisson, lévaluation des modèles et les tests de coefficient.
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.