Régression linéaire : Fondements

Cette séance de cours couvre les bases de la régression linéaire, en commençant par la définition des attributs de données et la compréhension des algorithmes d'apprentissage supervisés. Il se penche ensuite sur les solutions et applications de la régression linéaire, y compris les concepts de modèles paramétriques, de plans et d'hyperplans. La séance de cours explore également le gradient, la forme matricielle et les prédictions du temps d'essai en régression linéaire. En outre, il introduit les défis rencontrés dans la classification binaire et la transition vers la classification multiclasse. La séance de cours se termine par un aperçu des mesures d'évaluation dans la régression et la classification, comme l'erreur carrée moyenne, les matrices de confusion, la précision, la précision, le rappel, le taux de faux positifs, le score F1 et la courbe ROC.