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Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Couvre la modélisation des systèmes dynamiques, y compris les définitions, les exemples et les processus de linéarisation pour une analyse plus facile.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Introduit la cartographie topographique du cerveau, les voies auditives, l'organisation du cortex moteur et le modèle linéaire général pour l'analyse des données IRMf.
Explore l'analyse de régression logistique des données sur le crabe en fer à cheval, en se concentrant sur l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
