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Séance de cours

Régression polynôme multivariée

Dans cours

ENG-209: Data science pour ingénieurs avec Python

Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'application d'une régression polynôme multivariée pour prédire la variation de la vitesse sonore dans l'eau en fonction des mesures de température, de profondeur et de salinité. Les données utilisées proviennent de mesures océanographiques effectuées par la NOAA dans le golfe du Mexique.

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Enseignant·e·s (2)

Olivier Verscheure

Jean-Philippe Pellet

Source officielle

Concepts associés (32)

Régression polynomiale

Polyreg scheffe.svg thumb|Régression sur un nuage de points par un polynôme de degré croissant. La régression polynomiale est une analyse statistique qui décrit la variation d'une variable aléatoire expliquée à partir d'une fonction polynomiale d'une variable aléatoire explicative. C'est un cas particulier de régression linéaire multiple, où les observations sont construites à partir des puissances d'une seule variable.

Golfe du Mexique

Le golfe du Mexique est un golfe de l'océan Atlantique, situé au sud-sud-est de l'Amérique du Nord. Il s'étend sur et son plus grand diamètre est de (de Vera Cruz, au Mexique, à l'embouchure de l'Econfina River, en Floride). Il baigne la péninsule de Floride, l'Alabama, le Mississippi, la Louisiane, le sud-est du Texas, la côte orientale du Mexique, les côtes ouest et nord de la péninsule du Yucatan et une partie du littoral nord de Cuba.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory

The Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory (AOML), a federal research laboratory, is part of the National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) Office of Oceanic and Atmospheric Research (OAR), located in Miami in the United States. AOML's research spans tropical cyclone and hurricanes, coastal ecosystems, oceans and human health, climate studies, global carbon systems, and ocean observations. It is one of seven NOAA Research Laboratories (RLs).

Simple linear regression

In statistics, simple linear regression is a linear regression model with a single explanatory variable. That is, it concerns two-dimensional sample points with one independent variable and one dependent variable (conventionally, the x and y coordinates in a Cartesian coordinate system) and finds a linear function (a non-vertical straight line) that, as accurately as possible, predicts the dependent variable values as a function of the independent variable. The adjective simple refers to the fact that the outcome variable is related to a single predictor.

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Séances de cours associées (35)

Flexibilité des modèles et de l'échange de devises

S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.

Régression linéaire

Couvre le concept de régression linéaire, y compris la régression polynomiale et la sélection des hyperparamètres.

Régression logistique : prédiction de la végétation

Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.

Statistiques multivariées : Distributions conditionnelles

Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.

Introduction à la science des données

Présente les sujets de la science des données, les méthodes d'évaluation et l'organisation des cours pour le semestre.

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