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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 MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.
Se penche sur l'analyse de la consommation d'oxygène, couvrant la régression, l'interprétation des erreurs et l'application du modèle Michaelis-Menten.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
