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Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la vérification du modèle, la régression de Poisson et lajustement des modèles multinomiels en utilisant les erreurs de Poisson.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Souligne la conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques, en abordant la variabilité technique, les effets des lots et les solutions statistiques.
Explore simulant une antenne linéaire uniforme en utilisant COMSOL Multiphysique pour analyser la variation de pression dans les ondes acoustiques et étudier des modèles linéaires sous excitation harmonique.
