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CS-233(a): Introduction to machine learning (BA3)

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Séances de ce cours (47)

Modèles linéaires pour la classification

Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique et la descente en gradient dans l'apprentissage automatique.

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.

Modèles linéaires: Classification

Explore les modèles linéaires de classification, y compris la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de soutien.

K-Les voisins les plus proches et l'extension de la fonctionnalité

Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.

Algorithmes ML non linéaires

Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.

Méthodes de noyau: Machine Learning

Explore les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de régression et la prévention du surajustement.

Représentation des données : méthodes d'apprentissage

Couvre l'expansion des fonctionnalités polynômes, les fonctions du noyau, la régression et le SVM, soulignant l'importance de choisir les fonctions pour l'expansion des fonctionnalités.

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