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Concept

Réseau bayésien

Séances de cours associées (32)

Réseaux bayésiens : factorisation et échantillonnage

Explique les méthodes de factorisation et d'échantillonnage des réseaux bayésiens à l'aide des GAD et de l'élimination des variables.

Optimisation et simulation : Inférence bayésienne

Explore l'inférence bayésienne, le problème de knapsack, et la prédiction à l'aide des méthodes Markov Chain Monte Carlo.

Estimation du paramètre bayésien

Couvre un exemple d'estimation des paramètres bayésiens et le compromis entre le biais et la variance dans l'apprentissage supervisé.

Modèles de texte: Word Embeddings et modèles de sujet Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.

Gaussian Naive Bayes & K-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'apprentissage automatique.

Régression linéaire : vue d'ensemble de la régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.

Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.

Analyse statistique des données du réseau: structures et modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.

Analyse statistique des données du réseau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.

Régression moderne: choix de lissage et de modélisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la pénalité de rugosité, les matrices de bande et l'inférence bayésienne dans le lissage de régression.

Réseaux bayésiens : principes fondamentaux et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux des réseaux bayésiens et leurs applications dans la modélisation probabiliste de sujets.

Autoencodeurs variationnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les autoencodeurs variationnels, une approche probabiliste des autoencodeurs pour la génération de données et la représentation de fonctionnalités, avec des applications dans le traitement du langage naturel.