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Concept

Empirical risk minimization

Séances de cours associées (29)

Mathématiques des données: modèles et estimateurs

Couvre les mathématiques des données, en mettant l'accent sur les modèles, les estimateurs et les questions pratiques dans l'analyse des données.

Modèles d'apprentissage statistique : minimisation des risques et des risques empiriques

Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.

Régression logistique: Partie 1

Introduit la régression logistique pour la classification binaire et explore la classification multiclasse à l'aide des stratégies OvA et OvO.

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.

Optimisation non convexe : techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'optimisation non convexes et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

Descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de descente de gradient, un algorithme universel utilisé pour trouver le minimum d'une fonction.

Espace d'hypothèse et tâche d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'espace des hypothèses, les tâches d'apprentissage supervisées, les fonctions de coût et la minimisation des risques dans l'apprentissage automatique.

Apprendre la solution du noyau: Tutoriel MGT-418 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la solution du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en abordant les problèmes numériques possibles.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.