Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data

Gianluigi Pillonetto, Tianshi Chen, Alessandro Chiuso, Giuseppe De Nicolao, Lennart Ljung

⬅ Site principal · ⬅ Notas

Edição: Springer, 2022 (open access)

Nota

Esta pasta contém apenas notas conceituais de leitura deste livro, em formato de slides.

Capítulo 1 — Bias

• Nota 1 — 1.1 O efeito Stein e o estimador de James–Stein
• Nota 2 — 1.2 Regressão ridge (prevista)

Capítulo 2 — Classical System Identification

• Nota 3 — 2.1–2.2 O cenário da identificação e estruturas de modelos (prevista)
• Nota 4 — 2.3–2.4 Critérios de identificação e propriedades assintóticas (prevista)
• Nota 5 — 2.5–2.6 Projeto de experimentos e validação de modelos (prevista)

Capítulo 3 — Regularization of Linear Regression Models

• Nota 6 — 3.1–3.2 Regressão linear e o método dos mínimos quadrados (prevista)
• Nota 7 — 3.3 Mal condicionamento (prevista)
• Nota 8 — 3.4 Mínimos quadrados regularizados com penalidades quadráticas (prevista)
• Nota 9 — 3.5 Ajuste da regularização para penalidades quadráticas (prevista)
• Nota 10 — 3.6.1 Regularização com norma ℓ1 (prevista)
• Nota 11 — 3.6.2 Regularização com norma nuclear (prevista)