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Explore la théorie des modèles linéaires généralisés, y compris la logistique et la régression de Poisson, lévaluation des modèles et les tests de coefficient.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore la régression logistique pour la classification binaire, couvrant la modélisation des probabilités, les méthodes d'optimisation et les techniques de régularisation.
Explore les régressions OLS pour les prix des maisons, couvrant les valeurs aberrantes, les observations influentes, les spécifications du modèle et les stratégies de sélection.
