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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Explore la probabilité pénalisée et les splines cubiques naturelles, présentant la solution explicite unique et l'optimalité de l'interpolation spline.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Couvre le processus de balayage des paramètres dans QUCS, en se concentrant sur la configuration du type de simulation 'parameter sweep' avec des valeurs linéaires.
Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.
Couvre lalgorithme IWLS pour obtenir des MLE dans les modèles de régression et discute de la statistique du rapport de vraisemblance et de la déviance dans lajustement du modèle.
