Modèle linéaire général : matrices symétriques

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Séances de cours associées (29)

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Modèles linéaires: Introduction

Introduit les modèles linéaires, la régression, la distribution gaussienne, la linéarité et la généralisation du modèle.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.

Inférence statistique: Modèles linéaires

Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.

Décomposition spectrale des matrices symétriques

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.

Bases de l'algèbre linéaire: espaces vectoriels, transformations, valeurs propres

Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire comme les espaces vectoriels et les valeurs propres.

Régularisation de l'apprentissage automatique

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.