Informații administrative
| Titlu | Regresie liniară |
| Durată | 60 |
| Modulul | A |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Practică – Modelarea IA |
| Subiect | Regresie liniară |
Cuvinte cheie
regresie liniară, probabilitate maximă, a posteriori maxim, funcții de bază,
Obiective de învățare
- Pentru a dobândi cunoștințe demonstrabile despre ceea ce este regresia liniară
- Pentru a dobândi cunoștințe demonstrabile despre diferitele abordări ale regresiei liniare: estimarea probabilității maxime (MLE), estimarea a-posteriori maximă (MAP), bayesiană
- Dobândirea de cunoștințe demonstrabile privind forma analitică închisă pentru montarea unui model de regresie liniară
- Dobândirea de cunoștințe demonstrabile privind modelele liniare neliniaizante
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- O revizuire a algebrei liniare de bază și rezolvarea numerică a sistemelor liniare.
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
- Bishop, Christopher M. (2006). Recunoașterea modelelor și învățarea automată, capitolul 3.
Recomandat pentru profesori
- Familiarizați-vă cu materialul demonstrativ.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Acoperiți subiectele din schița lecției și demonstrați conceptele folosind notebook-urile interactive (potrivirea unui model „manual”, demonstrând efectele hiperparametrilor). Oferă o scurtă prezentare generală a codului.
Schiță/program de timp
| Durată (min) | Descriere | Concepte |
|---|---|---|
| 5 | Introducere în regresia liniară | hiperplan, normal, părtinire |
| 5 | Definirea unui model de regresie liniară | zgomotul aditiv, distribuția gaussiană |
| 15 | Estimarea probabilității maxime | eroare pătrată, rezolvatoare liniare |
| 10 | Regresie neliniară (polinomială) | regresie polinomială, transformarea eșantioanelor |
| 10 | Estimarea a posteriori maximă | hiperparametru, anterior, regularizare, stabilitate numerică |
| 5 | Regresie liniară bayesiană | posterioară, incertitudine, media predictivă și varianța |
| 10 | Demonstrație |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.