Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.
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 et quadratiques de Scheffé en mélangeant des plans et des schémas ternaires, en mettant l'accent sur les contraintes et les représentations.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore l'importance de la causalité pour l'apprentissage machine robuste, couvrant les ensembles de données idéaux, les problèmes de données manquants, les modèles graphiques et les modèles d'interférence.
