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Évoluer vers des données massives: Fondements de l'étincelle

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Séances de cours associées (52)

Apprentissage supervisé dans la tarification des actifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.

Modèles linéaires : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.

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

Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.

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

Couvre la classification linéaire en utilisant la régression logistique, la régularisation et la classification multiclasse.

Régression logistique : fonctions de coût et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

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.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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.

Modèles linéaires: Bases de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, SVM, k-NN, et la malédiction de dimensionnalité.

Régression logistique : modélisation de la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression logistique pour la classification binaire en utilisant des méthodes de modélisation de probabilité et d'optimisation.

Ingénierie des fonctionnalités : données manquantes et normalisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.

Machines vectorielles de soutien: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des machines vectorielles de support, de la régression logistique, des limites de décision et de l'algorithme k-Nearest Neighbors.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

Optimisation des statistiques et de l'apprentissage automatique : estimation maximale de la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation maximale de vraisemblance, les modèles linéaires, la régression logistique et les machines vectorielles de support.

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.

Boltzmann Machine Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la machine de Boltzmann, un type de réseau neuronal récurrent stochastique.

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