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Séances de cours associées (129)

Régression linéaire et pondérée

Couvre la régression linéaire et pondérée, les limitations et introduit la régression pondérée localement pour la régression sans modèle.

Théorie de la décision : Essais de risque et d'hypothèse

Couvre la théorie de la décision, les fonctions de risque et les tests d'hypothèse dans l'inférence statistique.

Stratégies d’optimisation : Modélisation et optimisation des systèmes énergétiques

Explore les stratégies de résolution des problèmes d'optimisation des systèmes énergétiques et les différents types d'approches d'optimisation.

Estimation maximale de vraisemblance : modèles linéaires

Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.

SVM et Feature Maps

Explore les SVM, les cartes de fonctionnalités et l'importance de trouver la solution à la marge maximale pour les problèmes de classification.

Caractéristiques du récepteur-exploitant: Courbes ROC

Explique les courbes ROC, la courbe de rappel de précision, le RMSLE et la validation du modèle.

Gestion quantitative des risques : mesures des risques

Couvre les mesures de risque utilisées pour déterminer le capital-risque et les primes d'assurance.

Estimation statistique : modèle linéaire gaussien

Se penche sur l'estimation statistique, en mettant en évidence le modèle linéaire gaussien et les limites des estimateurs ML.

Évaluation du modèle: K-Nearest Neighbor

Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.

Optimisation et simulation

Explore les transformations en fonctions mono-objectifs, les règles lexicographiques et l'optimisation limitée dans l'optimisation et la simulation.

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