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Séances de cours associées (23)
Régression linéaire : bases et applications
Introduit la régression linéaire, de l'histoire aux applications pratiques, y compris la construction de modèles, la prédiction et l'évaluation.
Études d'observation : pièges et solutions
Couvre les pièges des études d'observation, les solutions pour éviter les biais, et l'importance des conclusions valables des « données trouvées ».
Introduction aux équations différentielles partielles
Couvre les bases des équations différentielles partielles, en mettant l'accent sur la modélisation du transfert de chaleur et les méthodes de solution numérique.
Régression polynôme et descente progressive
Couvre la régression polynôme, la descente en gradient, le surajustement, le sous-ajustement, la régularisation et la mise à l'échelle des caractéristiques dans les algorithmes d'optimisation.
Introduction à l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.
Compétences et programmes d'études
Examine l'influence des compétences non cognitives sur les résultats de la vie, les interventions visant à améliorer ces compétences et les considérations éthiques.
Régression linéaire : bases et applications
Couvre les bases de la régression linéaire, de la formation aux applications du monde réel et aux scénarios multi-sorties.