Optimisation des statistiques et de l'apprentissage automatique : estimation maximale de la probabilité
Séances de cours associées (34)
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Explorer des modèles linéaires généralisés pour les données non gaussiennes, couvrant l'interprétation de la fonction de liaison naturelle, la normalité asymptotique MLE, les mesures de déviance, les résidus et la régression logistique.
Explore la méthodologie de conception expérimentale, y compris les plans classiques, la méthode simplex et l'analyse canonique pour les modèles linéaires et quadratiques.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
