Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la théorie de la décomposition de la valeur singulière, les solutions de systèmes linéaires, les moindres carrés et les concepts d'ajustement des données.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Explore les régressions paramétriques, en mettant l'accent sur la simplicité et la complexité des compromis de régression linéaire entre les modèles paramétriques et non paramétriques.
