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Apprentissage supervisé : arbre k-NN et arbre de décision

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Séances de cours associées (49)

Gaussian Naive Bayes & K-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'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 sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

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.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

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.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

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.

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.

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

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.

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 techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

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.

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.

Prédire les précipitations: Miniprojet BIO-322 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit un mini-projet où les étudiants prédisent les précipitations à Pully en utilisant l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la reproductibilité et la qualité du code.

Apprentissage non supervisé : regroupement et réduction des dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, le regroupement et les techniques de réduction de dimensions.

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.

Exploration de données: Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

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.

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