Régression logistique

Science formelle
Statistique
Analyse des données
Régression (statistiques)

Séances de cours associées (500)

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Séances de cours associées (500)

Modèles linéaires généralisés : exemples et applications

Explore des exemples spéciaux de modèles linéaires généralisés, couvrant la régression logistique, les modèles de données de comptage, les problèmes de séparation et les relations non paramétriques.

Régression linéaire

Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.

Estimation des moindres carrés pondérés : Algorithme IRLS

Explore l'algorithme IRLS pour l'estimation pondérée des moindres carrés dans GLM.

Régression linéaire : Fondements

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.

Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Modèles linéaires pour la classification

Couvre les modèles linéaires pour la classification, la formation à la régression logistique, les mesures d'évaluation et les limites de décision.

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.

Sans titre

Erreur de généralisation dans l'apprentissage avec des fonctionnalités aléatoires

Explore l'erreur de généralisation dans la théorie de l'apprentissage, en mettant l'accent sur les données structurées et la méthode de la réplique.

Régression logistique: Partie 1

Introduit la régression logistique pour la classification binaire et explore la classification multiclasse à l'aide des stratégies OvA et OvO.

Page 5 sur 50