Linear Regression: Predicts outcomes using a linear model with features; focuses on interpretability and computation. Key concepts include OLS estimation, bias-variance trade-off, and variable selection methods like forward selection and backward elimination.
KNN Methods: Uses the k-nearest neighbors to predict outcomes based on similarity in feature space; considers flexibility and choice of k as critical parameters.
Logistic Regression: Models probabilities for binary outcomes using the logistic function; provides a framework for hypothesis testing and confidence intervals, with alternatives like the probit model.
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