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.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
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.
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.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans la modélisation des matériaux, couvrant la régression, la classification et la sélection des fonctionnalités.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.