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Régression linéaire

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Séances de cours associées (40)

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.

Complexité du modèle et suréquipement dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la complexité du modèle, l'ajustement excessif et les stratégies pour sélectionner les modèles d'apprentissage automatique appropriés.

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.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

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.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

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.

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.

Ingénierie des caractéristiques: Régression polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre en fonction de la régression linéaire sur les caractéristiques des prédicteurs d'origine pour la représentation flexible des caractéristiques.

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.

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.

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.

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.

Les classificateurs ImageNet se généralisent-ils?Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.

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.

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.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Anneaux et résidus locaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la preuve du théorème 4.2 sur les multiplicités et la structure spéciale des anneaux locaux en un point simple d'un plan.

Coloriage graphique: théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.

Équations de Yule Walker: mise en œuvre efficace et analyse de corrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les équations de Yule Walker pour une mise en œuvre efficace et une analyse de corrélation dans le traitement du signal.

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