Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.
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.
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.
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.
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.
Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
