Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience de navigation, diffuser des publicités ou du contenu personnalisés et analyser notre trafic. En cliquant sur "Tout accepter", vous consentez à notre utilisation des cookies.
Personnaliser les préférences
Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.
Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site....
Toujours actif
Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.
Aucun cookie à afficher.
Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.
Aucun cookie à afficher.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Aucun cookie à afficher.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Aucun cookie à afficher.
Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.
L’estimation du maximum de vraisemblance (MLE) est une méthode qui peut être utilisée pour estimer les paramètres d’une distribution donnée. Ce tutoriel explique comment calculer le MLE pour le paramètre λ d’une distribution de Poisson . Étape 1 : Rédigez le...
Étant donné un ensemble de p variables prédictives et une variable de réponse, la régression linéaire multiple utilise une méthode connue sous le nom de moindres carrés pour minimiser la somme des carrés résiduels (RSS) : RSS = Σ(y je – ŷ...
Étant donné un ensemble de p variables prédictives et une variable de réponse, la régression linéaire multiple utilise une méthode connue sous le nom de moindres carrés pour minimiser la somme des carrés résiduels (RSS) : RSS = Σ(y je – ŷ...
Le moyen le plus simple de sous-définir un bloc de données par une plage de dates dans R consiste à utiliser la syntaxe suivante : df[df$date >= "some date" & df$date <= "some date", ] Ce tutoriel fournit plusieurs exemples d’utilisation pratique...
Souvent, vous souhaiterez peut-être attribuer des couleurs aux points d’un tracé ggplot2 en fonction d’une variable catégorielle. Heureusement, cela est facile à faire en utilisant la syntaxe suivante : ggplot(df, aes(x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) + geom_point() Ce didacticiel fournit plusieurs exemples d’utilisation pratique...
L’un des problèmes les plus courants que vous rencontrerez en apprentissage automatique est la multicolinéarité . Cela se produit lorsque deux variables prédictives ou plus dans un ensemble de données sont fortement corrélées. Lorsque cela se produit, un modèle peut être...
L’un des problèmes les plus courants que vous rencontrerez en apprentissage automatique est la multicolinéarité . Cela se produit lorsque deux variables prédictives ou plus dans un ensemble de données sont fortement corrélées. Lorsque cela se produit, un modèle peut être...
L’un des problèmes les plus courants que vous rencontrerez en apprentissage automatique est la multicolinéarité . Cela se produit lorsque deux variables prédictives ou plus dans un ensemble de données sont fortement corrélées. Lorsque cela se produit, un modèle peut être...
Lorsque nous disposons d’un ensemble de données avec une variable prédictive et une variable de réponse , nous utilisons souvent une régression linéaire simple pour quantifier la relation entre les deux variables. Cependant, la régression linéaire simple (SLR) suppose que la...
La régression linéaire multiple est une méthode que nous pouvons utiliser pour quantifier la relation entre deux ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse . Ce didacticiel explique comment effectuer manuellement une régression linéaire multiple. Exemple : régression linéaire multiple...
