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Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes

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Séances de cours associées (48)

Classificateurs voisins les plus près et malédiction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs voisins les plus proches, le compromis entre les biais, la malédiction de la dimensionnalité et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique supervisé.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Échanges de devises Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

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.

Régression polynôme et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression polynôme, la descente en gradient, le surajustement, le sous-ajustement, la régularisation et la mise à l'échelle des caractéristiques dans les algorithmes d'optimisation.

Méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique: régression du noyau et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.

Évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle 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.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

Applications d'apprentissage automatique: Régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications d'apprentissage automatique dans la modélisation des matériaux, couvrant la régression, la classification et la sélection des fonctionnalités.

Analyse des composantes principales : réduction des dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.

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.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.

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Explore la régression du mélange gaussien et le surajustement avec plusieurs fonctions gaussiennes.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Modèles statistiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

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