Régression linéaire et pondérée : paramètres optimaux et solutions locales

Cette séance de cours couvre la régression linéaire, en se concentrant sur la recherche du paramètre optimum w à travers la régression la moins carrée et la solution de forme fermée. Il introduit également la régression pondérée et la régression pondérée localement, expliquant comment déterminer le paramètre optimal w et la solution locale. On discute de l'application de la régression vectorielle de soutien (SVR) pour la cartographie des yeux à l'œil, ainsi que de la sensibilité des différentes techniques de régression au bruit et aux données manquantes. La section de l'exercice explore les moindres carrés réguliers, les moindres carrés pondérés et la régression pondérée locale en détail.