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Concept

Resampling (statistics)

Séances de cours associées (32)

Traitement approximatif des requêtes: BlinkDB Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit BlinkDB, un cadre pour le traitement approximatif des requêtes à l'aide de techniques d'échantillonnage.

Techniques de réduction des écarts Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision et l'efficacité.

Estimation du modèle de bloc stochastique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.

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

Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

Principes de base de l'estimation ponctuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.

Théorie de la valeur extrême: applications et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications de théorie des valeurs extrêmes, les stratégies d'estimation et les techniques de modélisation pour l'analyse statistique des extrêmes dans les séries chronologiques.

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.

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la prise de décision à l'aide de statistiques de test et de valeurs de p.

Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

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.