Régression logistique : Inférence statistique et apprentissage automatique
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Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
