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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 les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Explore les outils de contrôle de la qualité dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur les procédures robustes en présence d'objets aberrants et d'images.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
