Description du cours
Les modèles de régression de données sont à la base de divers systèmes dans la défense et l'industrie. La régression est le processus qui consiste à faite correspondre un ensemble d'entrées à une variable de sortie continue ou, dans le cas d'une régression multiple, à plusieurs variables continues lors de l'examen de la régression. Il existe un grand nombre de facteurs qui peuvent contribuer à une augmentation ou à une diminution des performances et de la fiabilité du modèle.
Avant de plonger dans la formation et la sélection de votre modèle de régression, il est essentiel que vous ayez une excellente compréhension de base de ce qu'est la régression ainsi que du flux de travail associé à la sélection du meilleur modèle pour votre application et vos besoins. Dans ce module MATLAB, vous découvrirez la régression des données et comment l'implémenter dans MATLAB.
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure d'appliquer ce que vous avez appris à n'importe quel projet ou tâche impliquant la régression de données. Cela vous permettra de créer et de mettre en œuvre différents modèles prédictifs. Ceux-ci peuvent être utilisés dans des applications telles que la finance, la publicité, la météo/climat et même la médecine.
Ce que vous allez apprendre
- Définir ce qu'est la régression et comment elle mappe un ensemble d'entrées vers une variable de sortie continue
- Reconnaître les concepts d'entrées et de sorties dans la régression de données, y compris la régression multiple avec plusieurs variables continues
- Comprendre le flux de travail du modèle de régression de données
- Sélectionner le meilleur modèle de régression pour votre application et vos besoins
- Implémenter la régression de données dans MATLAB pour créer et appliquer des modèles prédictifs
Points clés à retenir
- Les modèles de régression de données constituent la base de divers systèmes dans la défense et l'industrie.
- La régression est le processus de mappage d'un ensemble d'entrées vers une variable de sortie continue, ou, dans le cas de la régression multiple, vers plusieurs variables continues.
- Un grand nombre de facteurs peuvent contribuer à une augmentation ou à une diminution des performances et de la fiabilité d'un modèle.
- Une solide compréhension fondamentale de la régression et de son flux de travail de sélection de modèles est essentielle avant de former et de sélectionner un modèle de régression.
- Les modèles prédictifs basés sur la régression peuvent être utilisés dans des applications telles que la finance, la publicité, la météo/le climat et la médecine.
Foire aux questions
Que vais-je apprendre dans ce module MATLAB ?
Vous découvrirez la régression de données et comment l'implémenter dans MATLAB, y compris la définition de ce qu'est la régression, la reconnaissance des concepts d'entrées et de sorties, et la compréhension du flux de travail du modèle de régression.
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Le cours couvre un aperçu de la régression, la sélection du modèle de régression et le flux de travail du modèle de régression de données.
Que puis-je faire après avoir terminé ce module ?
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure d'appliquer ce que vous avez appris à tout projet ou tâche impliquant la régression de données, ce qui vous permettra de créer et d'implémenter différents modèles prédictifs.
Où les modèles prédictifs de ce cours peuvent-ils être appliqués ?
Ces modèles prédictifs peuvent être utilisés dans des applications telles que la finance, la publicité, la météo/le climat et même la médecine.
Quelles compétences ce cours développe-t-il ?
Ce cours développe des compétences en régression linéaire, MATLAB, régression non linéaire, moindres carrés ordinaires (analyse de régression), analyse de régression et régression linéaire simple.
