Régression Quantile : Optimisation Linéaire

Cette séance de cours couvre le concept de régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour trouver le vecteur de coefficient et le seuil pour prédire les sorties. Il traite de l'utilisation des fonctions de perte absolue et carrée, de leur sensibilité aux valeurs aberrantes et de l'estimation empirique des quantiles. La séance de cours se penche également sur la formulation du problème d'optimisation, le double problème et les techniques de régularisation. La mise en œuvre pratique et la comparaison avec la régression des moindres carrés sont démontrées par la résolution de problèmes empiriques. En outre, il explore l'application de la régression quantile dans la prévision des prix de l'électricité et la reconstruction d'images, en mettant l'accent sur la régularisation des variations totales pour le débruitage et la reconstruction.