Inférence bayésienne: Partie 2

Cette séance de cours s'inscrit dans l'inférence bayésienne, mettant l'accent sur les problèmes de classification multiclasses et le classificateur de Bayes. Il couvre la construction du classificateur, la minimisation des décisions erronées et la probabilité d'erreur. La séance de cours explore également l'inférence de régression logistique, les fonctions de perte et le minimisateur du risque logistique. On discute de l'inférence de régression linéaire, en mettant l'accent sur le problème moyen-carré-erreur et l'estimation des variables aléatoires. L'estimateur d'erreur linéaire le moins moyen-carré et son optimisation sont détaillés, ainsi que le modèle de régression linéaire et ses implications.