Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36525
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorAgoune, Rachid-
dc.contributor.authorsouhir, labed-
dc.date.accessioned2024-09-03T08:55:48Z-
dc.date.available2024-09-03T08:55:48Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36525-
dc.descriptionProbabilitéset statistiqueen_US
dc.description.abstractالهدف من أطروحتي هودراسة الانحدار المتعددفي جوانبه الثلاثة: النظرية والعملية والببليوغرافية، وذلك بالاعتماد على النموذجين العصبي والاحتمالي. وعلى الجانب العملي من خلال إظهار المقارنة بين طريقتي التقدير: المربعات الصغرى العادية وخلايا العصبوناتen_US
dc.description.abstractThe objective of My dissertation is. to study multiple regression under three theoretical, practical and bibliographical, relying on the two neural and probabilistic models. On the practical side by showing the comparison between the two estimation methods: ordinary least squares and neuron raiseaux.-
dc.description.abstractL’objectif de Mon mémoire est. d’etudier la regression multiple sous les trois aspects: théorique, pratique et bibliographique en s’appuiantsur les deuxmodèles neuronal et probabiliste. Du cotépratique en faisantapparaitre la comparaison entre les deuxméthodesd’estimation : les moindres carées ordinairee et les raiseauxdeneurones-
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITY KASDI MERBAH OUARGLAen_US
dc.subjectrégressionmultipleen_US
dc.subjectmodèle de régressionen_US
dc.subjectréseauneuronalen_US
dc.subjectdescente de gradienten_US
dc.subjectالانحدار المتعددen_US
dc.subjectنموذج الانحدارen_US
dc.subjectالشبكة العصبيةen_US
dc.subjectنزول متدرجen_US
dc.titleLarégression sous le modèle neuronal et classiqueen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département de Mathématiques - Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
souhir-labed .pdf1,69 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.