Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation
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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.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
Couvre la décomposition des erreurs, la régression polynomiale et les voisins K les plus proches pour la modélisation flexible et les prédictions non linéaires.
