Régression non paramétrique: Techniques de lissage
Graph Chatbot
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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.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Se penche sur l'analyse de la consommation d'oxygène, couvrant la régression, l'interprétation des erreurs et l'application du modèle Michaelis-Menten.
Explore l'analyse de sensibilité électrochimique à travers la chrono-ampérométrie et la voltammétrie cyclique, y compris l'analyse de régression et le calcul de sensibilité pour la détection du peroxyde d'hydrogène.
Explore les pyramides d'images, l'analyse multirésolution, la transformée en ondelettes, les bancs de filtres et les filtres d'ondelettes orthogonales.