Régression linéaire

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la régression linéaire, en commençant par un modèle paramétrique simple représenté par une ligne. Il progresse vers l'ajustement de ligne avec le bruit, la formation et la solution pour la régression linéaire 1D. La séance de cours se penche également sur les fonctions multivariées, les gradients et la transition vers la régression linéaire à entrées multiples. L'instructeur explique les concepts de minimisation du risque, des dérivés et des gradients, en soulignant leur importance dans la minimisation empirique du risque. La séance de cours se termine par une démonstration de régression linéaire dans divers scénarios, tels que les tâches d'achèvement du visage et la prédiction de l'âge à partir du texte.