Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Explore l'analyse de régression, la modélisation cinétique, l'estimation des paramètres et la modélisation de la concentration d'ozone atmosphérique à l'aide de relations linéaires et de diagrammes de dispersion.
Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Explore les bases de l'optimisation telles que les normes, la convexité et la différentiabilité, ainsi que les applications pratiques et les taux de convergence.
Présente les principes fondamentaux de la régression dans l'apprentissage automatique, couvrant la logistique des cours, les concepts clés et l'importance des fonctions de perte dans l'évaluation des modèles.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
