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Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence

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Séances de cours associées (33)

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Régression linéaire et pondérée : paramètres optimaux et solutions locales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.

Régression non paramétrique : estimation basée sur le noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.

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.

Régression moderne: surdispersion et évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de surdispersion, d'évaluation de modèle et de régression pour les données de comptage.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

Techniques de régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.

Régularisation de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Régression : Séance de cours interactive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Intégration numérique : introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des méthodes d'intégration numérique et des principes de cinétique de réaction chimique.

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