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

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Expansion des fonctionnalités et méthodes Kernel Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'expansion des fonctionnalités, les méthodes du noyau, la SVM et la classification non linéaire 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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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Régression Quantile : Optimisation Linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.

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.

Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

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.

Théorie statistique: Inférence et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Régression linéaire et pondérée: une solution pour les exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les solutions de régression linéaire et pondérée, les problèmes de RVS et les moindres carrés réguliers.

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.

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sur-apprentissage, la généralisation et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

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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