Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
|
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Modèles linéaires généralisés : exemples et applications
Graph Chatbot
Séances de cours associées (31)
Précédent
Page 3 sur 4
Suivant
Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé
Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.
Régression moderne: surdispersion et évaluation du modèle
Explore les techniques de surdispersion, d'évaluation de modèle et de régression pour les données de comptage.
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.
Modèles linéaires : suite
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
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
Couvre les modèles linéaires pour la classification, la formation à la régression logistique, les mesures d'évaluation et les limites de décision.
Modèles paramétriques
Explore l'estimation statistique, les modèles de régression et la sélection des modèles dans les modèles paramétriques.
Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités
Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.
Régression logistique : Inférence statistique et apprentissage automatique
Couvre la régression logistique, la fonction de vraisemblance, la méthode de Newton et l'estimation des erreurs de classification.
Modèles linéaires pour la classification
Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique et la descente en gradient dans l'apprentissage automatique.