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.
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.
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.
Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.
Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
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.
Explore les motivations derrière l'utilisation de Facebook, le nombre de Dunbar, les types de capital social et l'impact d'Internet sur le capital social.
Se penche sur les bases de l'ingénierie sismique, qui couvrent l'analyse des charnières en plastique, les questions de conception fondées sur la force et les méthodes d'évaluation des déplacements.
Introduit les bases de la géométrie analytique, en mettant l'accent sur la représentation vectorielle, les opérations et les applications en géométrie.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.