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Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, les problèmes de régression non linéaire et la bonté de l'ajustement au carré R, avec des exemples tels que le quatuor d'Anscombe et l'ensemble de données Datasaurus.
Introduit la régression géographiquement pondérée, une approche spatialement explicite pour mesurer les relations entre les variables avec des résultats spécifiques à l'emplacement.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
