Séances du PHYS-467: Machine learning for physicists

Optimiser les fonctions de perte: Gradient Descent Variants

Explore les arrêts précoces en descente de gradient et les variantes pour une optimisation plus rapide.

Descente progressive et régression linéaire

Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.

Régression linéaire généralisée

Explore la régression linéaire généralisée, la régression logistique et la classification multiclasses dans l'apprentissage automatique.

Classement multiclasses

Couvre le concept de classification multiclasse et les défis de la séparation linéaire des données avec les classes multiples.

Sans titre