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Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
Couvre la régularisation dans les problèmes les moins carrés, favorisant des solutions optimales tout en s'attaquant à des défis comme la non-unité, le mauvais conditionnement et le sur-ajustement.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
