Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
S'insère dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur le rôle des prédicteurs linéaires dans le rapprochement des résultats et en discutant des modèles linéaires généralisés et des techniques d'inférence causale.
Couvre la modélisation de la dépendance temporelle dans les séries chronologiques, y compris la tendance, les composantes périodiques, la régression, la stationnarité, l'autocorrélation et les essais d'indépendance.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
