Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
S'insère dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur le rôle des prédicteurs linéaires dans le rapprochement des résultats et en discutant des modèles linéaires généralisés et des techniques d'inférence causale.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
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.
Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
Explore la régression linéaire avec et sans covariables, couvrant des modèles capturés par des distributions indépendantes et des outils comme des sous-espaces et des projections orthogonales.
