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[Cours] Entraînez un modèle prédictif linéaire

    Team OC 2 août 2018 à 10:55:26

    Bonjour, et bienvenue dans la discussion dédiée au cours Entraînez un modèle prédictif linéaire

    N'hésitez pas à poser vos questions ici et à échanger les uns avec les autres !

    Si vous avez une question concernant le fonctionnement du cours (accès aux exercices, envoi des exercices, inscription au cours…), contactez directement OpenClassrooms à hello@openclassrooms.com

    Bon courage et à bientôt !

    Luc.

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      3 août 2018 à 3:55:09

      Chrys38 a écrit:

      Le fait que lors de la description de la régression Ridge et lasso, il n'y est pas de distinction, entre Beta pré et poste régularisation.

      Il faudrait signifiais que les coefficients Beta poste Régu sont des coefficients dit : biaisé. 

      De plus l'explication mathématique à propos de la relation qui lie Alpha à Beta biaisé, n'est pas forcément  clair avec les matrice.

      Sans cela, il demeurait, dans mon cas, une impossibilité de comprendre pourquoi quand Alpha est grand faisait tendre vers 0, et quand Alpha tend vers 0 on se retrouve dans la solution de la régression linéaire. 

      J'ai trouvé à cette adresse , une relation entre Alpha , Beta non biaisé, et Beta biaisé: 

      https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/155/

      ce qui rend les chose beaucoup plus clair : 

      βridge=(n/n+λ)β.

      par contre je désirerais avoir un précision supplémentairement, si on prend un Alpha grand , en quoi cela rend négligeable le terme de la mean squad error , puisque même si Beta biaisé négligeable, ça n'influence pas les yi dans l'expression :

      (yixijβj)²

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      Edité par Chrys38 il y a moins de 5s



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      Edité par Chrys38 10 août 2018 à 12:36:13

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      [Cours] Entraînez un modèle prédictif linéaire

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