Régression linéaire généralisée : classification

Cette séance de cours porte sur la régression linéaire généralisée, la classification linéaire multiple, l'évaluation de la classification binaire et la régression du Poisson. Il explique la maximisation de la probabilité, l'apprentissage supervisé, les matrices de confusion, les courbes ROC, l'ASC et le bruit dans les données. L'instructeur démontre l'application de modèles de régression logistique, de classification et de régression sur divers ensembles de données.