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Séances de cours associées (57)

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.

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.

Solutions pour les moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.

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.

Caractéristiques du récepteur-exploitant: Courbes ROC Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les courbes ROC, la courbe de rappel de précision, le RMSLE et la validation du modèle.

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.

Reprise de l'exercice 3.1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exercices sur la régression, y compris la régression linéaire et polynomiale, les dimensions élevées et l'analyse des données réelles.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Arbres de décision : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.

Boltzmann Machine Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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.

Régression du mélange gaussien : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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.

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.

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.

Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.

Détection des contours : Deep Learning Insights Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des techniques de détection des bords, de Canny à l'apprentissage profond.

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