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.
Explique les méthodes statistiques dans l'analyse quantitative, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la représentation de l'échantillon.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
