Les moindres carrés linéaires : réduire au minimum les coefficients d'erreur

Cette séance de cours couvre le concept des moindres carrés linéaires, en se concentrant sur la recherche de coefficients qui minimisent l'erreur dans un modèle linéaire. Il explore les équations normales, la caractérisation des solutions et la méthode de descente du gradient. La séance de cours se penche également sur l'importance de la régression linéaire et sur le processus de minimisation des erreurs carrées. De plus, il traite de l'unicité des solutions et de l'utilisation de la forme matricielle pour représenter le modèle linéaire. La séance de cours se termine par une explication détaillée de la régression linéaire simple et de l'application des fonctions du noyau gaussien.