Régression des crêtes : les moindres carrés pénalisés
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Explore Ridge et Lasso Regression pour la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le réglage hyperparamétrique et la visualisation des coefficients des paramètres.
Couvre la pénalisation dans la régression des crêtes, en mettant l'accent sur le compromis entre le biais et la variance dans les modèles de régression.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Couvre l'estimation, le rétrécissement et la pénalisation des statistiques pour la science des données, soulignant l'importance d'équilibrer le biais et la variance dans l'estimation des modèles.
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.
