Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.
Couvre la cartographie de la susceptibilité aux feux de forêt à l'aide de la robotique ML-Al et de divers sujets connexes, y compris les protocoles expérimentaux, l'ingénierie des fonctions DFT, SimpedCLIP et la détection de Covid-19.