Régression linéaire : bases et applications

Cette séance de cours présente les bases de la régression linéaire, en se concentrant sur la régression linéaire 1D et son application dans l'apprentissage automatique. Il couvre des sujets tels que l'ajustement de ligne, la formation, la minimisation des risques, les dérivés, les gradients et les fonctions multivariées. La séance de cours explore également la transition de la régression à la classification, en présentant la classification binaire comme un problème de régression. Des exemples du monde réel, y compris la prédiction de la qualité du vin et la prédiction de lâge de lauteur à partir du texte, sont utilisés pour illustrer les concepts.