Concept
Régression vers la moyenne
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Estimation et détection
Explore l'estimation, la détection, les estimateurs linéaires et le principe d'orthogonalité dans l'apprentissage automatique.
Modèles linéaires : suite
Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
Applications de chimie quantique
Explore les applications de la chimie quantique, en mettant l'accent sur le rôle de la densité électronique dans la prédiction des propriétés chimiques et en abordant les défis de la conception des catalyseurs, de la conversion de l'énergie solaire et de la synthèse des médicaments.
Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux
Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.
Régression linéaire et logistique
Couvre la régression linéaire et logistique, y compris les mesures de sous-ajustement, de surajustement et de performance.
Régression moderne: données d'orge de printemps
Couvre l'inférence, les moindres carrés pondérés, l'analyse des données sur l'orge de printemps et les techniques de lissage.
Analyse de la variance (ANOVA)
Couvre l'analyse de la variance (ANOVA) pour évaluer les effets variables catégoriels sur les résultats quantitatifs.
Optimisation convexe: Algorithmes de gradient
Couvre les problèmes d'optimisation convexe et les algorithmes basés sur le gradient pour trouver le minimum global.
Tests automatisés : stratégies et meilleures pratiques
Explore les stratégies de test automatisées, y compris la couverture du code et diverses techniques de test, pour assurer un développement logiciel fiable.
Régression & Linéaires Systemed
Couvre les principes de la régression et des systèmes linéaires, en mettant l'accent sur les méthodes itératives.