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.
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.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.