Séance de cours
Estimation des risques : C.L. et Cp de Mallows
Séances de cours associées (31)
Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.
Modèles probabilistes pour la régression linéaire
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.
Régression linéaire : Inférence moyenne-carré-erreur
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
Apprentissage supervisé: Méthodes de régression
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Régression: Linéaire simple et multiple
Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.
Modèles génériques : auto-attention et transformateurs
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp
Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.
Régression logistique : prédiction de la végétation
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Sélection du modèle : Les moindres carrés
Explore la sélection des modèles dans la régression des moindres carrés, en abordant les défis de multicollinéarité et en introduisant des techniques de rétrécissement.
Modèles linéaires et suréquipement
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.