Séance de cours

Filtre Kalman : Modèles linéaires

Séances de cours associées (32)
Avantages prouvables de la surparamétrisation dans la compression du modèle
Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Régression : Modèles linéaires
Introduit une régression linéaire, des modèles linéaires généralisés et des modèles à effet mixte pour l'analyse de régression.
Modèles linéaires pour la classification: Récapitulatif et classification binaire
Couvre un récapitulatif des modèles linéaires et de la classification binaire à laide dun exemple de tumeur.
Modèles linéaires : Les moindres carrés
Explore les modèles linéaires, les moindres carrés, les vecteurs gaussiens et les méthodes de sélection des modèles.
Régression linéaire et régression logistique
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Modèles linéaires : Estimation et inférence
Couvre l'estimation et l'inférence des modèles linéaires dans la science des données statistiques.
Estimation de vraisemblance et moindres carrés
Introduit une régression linéaire normale simple et multiple et une estimation du maximum de vraisemblance avec des exemples pratiques.
Modèles linéaires: LASSO et AMP
Couvre les problèmes linéaires, le LASSO et l'AMP dans l'apprentissage supervisé, y compris les modèles linéaires généralisés et les modèles N-dimensionnels.
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.
MLE Applications: Modèles à choix binaire
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.