Régression des crêtes : les moindres carrés pénalisés
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Explore le compromis entre les variables de biais dans l'estimation des crêtes, montrant comment un peu de biais peut augmenter l'erreur carrée moyenne en réduisant la variance.
Explore les modèles linéaires et quadratiques de Scheffé en mélangeant des plans et des schémas ternaires, en mettant l'accent sur les contraintes et les représentations.
Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Explore la régression multilinéaire pour l'optimisation de la conception et l'orthogonalité, couvrant le travail d'équipe, les résumés, les modèles linéaires et quadratiques, ANOVA et les structures d'alias.
