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Méthode de régression linéaire et des moindres carrés

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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 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.

Comprendre les attributs de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de divers attributs de données et modèles de régression linéaire.

Biostatistique appliquée: données bivariées et analyse de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données bivariées, la corrélation et les techniques de régression, y compris l'interprétation des coefficients et de la géométrie des moindres carrés.

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

Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, en explorant ses applications dans la prédiction des résultats comme le poids de naissance et l'analyse des relations entre les variables.

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.

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.

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: bases et principe des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.

Régression linéaire : estimation et prévision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, en mettant l'accent sur l'estimation et la prédiction.

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.

Rapprochement des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique l'approximation des moindres carrés pour trouver les meilleures lignes ou courbes d'ajustement aux points de données.

Limites de confiance: concepts clés et analyse des écarts Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les hypothèses clés, l'analyse de la variance et les intervalles de confiance en régression linéaire.

Variables instrumentales: Traiter l'erreur de mesure et la causalité inverse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.

Solution des moindres carrés à Ax=b Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la solution des moindres carrés de l'équation Ax=b, en se concentrant sur l'équation normale et son application.

Échanges de devises Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

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