Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
Couvre les apprenants faibles dans la stimulation, l'algorithme AdaBoost, les inconvénients, les apprenants faibles simples, les variantes de stimulation et les ondelettes Viola-Jones Haar-Like.
Couvre les forêts de décision, la formation, les apprenants faibles, l'entropie, la stimulation, l'estimation de pose 3D et les applications pratiques.
Explique l'algorithme Adaboost pour construire des classificateurs forts à partir de faibles, en mettant l'accent sur l'amélioration des méthodes et la détection des visages.
Explore les arbres de décision et de régression, les mesures d'impuretés, les algorithmes d'apprentissage et les implémentations, y compris les arbres d'inférence conditionnelle et la taille des arbres.
Introduit des perceptrons multicouches (MLP) et couvre la régression logistique, la reformulation, la descente de gradient, AdaBoost et les applications pratiques.
Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
Explore des méthodes d'apprentissage d'ensemble telles que le Ensachage et le Boosting pour améliorer les performances des modèles grâce à l'agrégation et à la sélection de modèles instables.
Discute de la descente de gradient stochastique et de son application dans l'optimisation non convexe, en se concentrant sur les taux de convergence et les défis de l'apprentissage automatique.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.
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.
