Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Explore la méthodologie de conception expérimentale, y compris les plans classiques, la méthode simplex et l'analyse canonique pour les modèles linéaires et quadratiques.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Discute de la géométrie des moindres carrés, en explorant les perspectives des lignes et des colonnes, les hyperplans, les projections, les résidus et les vecteurs uniques.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.
Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
