Régression linéaire : Méthode des moindres carrés I
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Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
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.
S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la régression linéaire à travers les moindres carrés et les équations normales, en soulignant l'importance de minimiser les erreurs pour des prédictions précises.
Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.
