Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Introduit le cours d'économétrie FIN-403, mettant l'accent sur l'application pratique de modèles économétriques standards comme les moindres carrés ordinaires (OLS) dans les contextes économiques et financiers.
Explore la régression linéaire gaussienne, la matrice de conception, l'estimation des moindres carrés et l'interprétation géométrique dans l'analyse de régression linéaire.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Plongez dans l'importance des fonctionnalités, de l'évolution des modèles, des défis d'étiquetage et de la sélection des modèles dans l'apprentissage automatique.
Couvre la théorie et les applications des modèles linéaires généralisés, y compris le MLE, les mesures d'ajustement, le rétrécissement et des exemples spéciaux.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.
