Régression linéaire : bases et applications

Cette séance de cours couvre les fondamentaux de la régression linéaire, en commençant par l'histoire de l'apprentissage automatique et la progression vers l'apprentissage supervisé. L'instructeur explique les concepts de construction d'un modèle, en l'utilisant pour prédire de nouvelles données et évaluer la performance du modèle. À travers des exemples comme la prédiction des maladies cardiaques basée sur le vélo et les habitudes de tabagisme, la séance de cours démontre l'application de la régression linéaire dans les scénarios du monde réel. Il se substitue également à la régression linéaire multivariée, aux fonctions d'erreur et à l'importance de la procédure de fractionnement des essais de trains pour l'évaluation du modèle.