Concept
Residual sum of squares
Séances de cours associées (120)
Régression linéaire
Couvre la régression linéaire pour estimer la vitesse du train en utilisant les moindres carrés et la régularisation.
Régression linéaire : Régression
Couvre la régression linéaire, la régularisation et les modèles probabilistes dans la génération d'étiquettes.
Régression linéaire : bases et estimation
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Introduction à l'analyse numérique
Couvre les bases de l'analyse numérique, y compris le calcul adaptatif des caractéristiques, l'analyse résiduelle et l'importance des problèmes bien posés.
Modèle avec interactions
Explique les modèles avec des interactions, en mettant laccent sur limportance des facteurs et des valeurs F.
Décomposition de la valeur singulaire : Fondements
Couvre les fondamentaux de la décomposition de la valeur singulaire, y compris les propriétés, les applications et la mesure des erreurs.
Estimation de la distribution
Couvre l'estimation des distributions en utilisant diverses méthodes telles que la perte minimale et les attentes.
Optimisation polynomiale : SOS et polynômes non négatifs
Explore l'optimisation des polynômes, en mettant l'accent sur les polynômes SOS et non négatifs, y compris la représentation des polynômes en tant que fonctions quadratiques des monômes.
Solutions pour les moindres carrés
Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.
Approximation des moindres carrés
Explique le concept d'approximation des moindres carrés et son calcul dans des cas spécifiques et généraux.