Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
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.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.
