Régression linéaire

Dans cours

DEMO: amet nisi quis exercitation

Labore mollit nulla amet do laboris veniam fugiat amet minim anim sit nulla. Officia ea sunt qui sunt veniam pariatur in amet in reprehenderit exercitation. Irure est laboris dolor do velit magna excepteur voluptate aute ut cillum. Minim proident duis nostrud ex do.

Connectez-vous pour voir cette section

Description

Cette séance de cours couvre le concept de régression linéaire, y compris la régression polynomiale, la sélection des hyperparamètres, la régularisation et la prédiction. Il explique le processus d'ajustement des données, de détection des erreurs excessives et d'atténuation des erreurs.

Connectez-vous pour regarder la vidéo

Enseignant

Laboris dolore non irure culpa consectetur. Minim exercitation in qui ex laborum officia et reprehenderit. Ad non anim pariatur exercitation eu. Adipisicing consequat occaecat sunt et. Proident nisi veniam enim Lorem adipisicing reprehenderit est dolor aliqua eiusmod duis veniam qui.

Source officielle

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_inrmcs4r

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Validation croisée, Régression (statistiques)

Mathématiques

Logique mathématique: Théorie des ensembles

Éducation

Educational stages: Enseignement supérieur

Séances de cours associées (122)