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Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.

Hydroacoustique pour installations hydroélectriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.

Classification des images : Mesures de suréquipement et de précision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les mesures de surajustement et de précision dans la classification des images, en soulignant limportance de la généralisation du modèle et de la précision optimale.

Sélection et évaluation des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute du cadre expérimental de sélection et d'évaluation des modèles d'apprentissage supervisé afin d'éviter tout surajustement.

Sélection du modèle : évaluation et généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.

Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.

Évaluation et sélection du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de l'évaluation des modèles, de la validation croisée et de la sélection des variables dans l'apprentissage automatique.

Régression polynomiale : bases et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression polynomiale et de la régularisation pour éviter les surajustements.

Recommender Systems: Aperçu et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des recommandateurs, du filtrage collaboratif, du prix Netflix, de la formation sur les modèles et des techniques d'optimisation.

Kernel Methods: Comprendre les sur-ajustements et la sélection des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.

Fondements de l'apprentissage automatique : régularisation et validation croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

Régularisation optimale de la force et des courbes d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.

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