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.
Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Explore le filtre de Kalman variable dans le temps, l'estimation de l'état, les défis liés au conditionnement des sorties mesurées et l'importance des transformations affines.
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.
