Algèbre linéaire en science des données

Cette séance de cours couvre l'application de l'algèbre linéaire élémentaire en science des données, en se concentrant sur l'utilisation de variables actives et la décomposition orthogonale. L'instructeur explique le concept de poids en réduisant la variance et en augmentant l'influence variable dans les moindres carrés. La séance de cours explore également la théorie de la distribution des modèles linéaires, la suffisance des estimateurs et limpartialité des estimations. En outre, il explore l'indépendance des estimateurs et les distributions conditionnelles des variables, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes. La session se termine par une discussion sur la valeur attendue des estimateurs et les conditions pour les estimations du maximum de vraisemblance dans la modélisation statistique.