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Concept

Régression locale

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Régression linéaire et pondérée: une solution pour les exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les solutions de régression linéaire et pondérée, les problèmes de RVS et les moindres carrés réguliers.

Régression : Séance de cours interactive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

Représentations structurelles équivariantes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.

Machine Learning pour une densité de paires supérieure Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se plonge dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire la densité des paires sans spin et comprendre la corrélation électronique dans des systèmes complexes.

Régression moderne: surdispersion et évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de surdispersion, d'évaluation de modèle et de régression pour les données de comptage.

Modèles additifs généralisés: moindres carrés pondérés itératifs pénalisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre lintroduction aux modèles additifs généralisés et aux moindres carrés pondérés itératifs pour la vérification des modèles et les ajustements lisses.

Méthodes du noyau : SVM et régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.

Régression du processus gaussien : amandes et comparaisons Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Méthodes de décomposition et de régression des erreurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la décomposition des erreurs, la régression polynomiale et les voisins K les plus proches pour la modélisation flexible et les prédictions non linéaires.