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Régularisation L1 : Solutions sparmées et réduction de dimensionnalité

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Séances de cours associées (49)

Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.

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.

Convex Sets: Optimisation mathématique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.

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.

Tutoriel d'optimisation convexe : Conditions KKT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.

Image Denoising et reconstruction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le débruitage et la reconstruction d'images en utilisant une minimisation totale des variations et discute des effets visuels des différentes forces de régularisation.

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.

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.

Optimisation convexe : Lemme de Farkas Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le lemme de Farkas, explorant la relation entre les programmes linéaires et les conditions de sa validité.

Optimisation linéaire : trouver le BFS initial Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.

Optimisation convexe : résultats élémentaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.

Economie du système de puissance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'économie du système de puissance, les points d'équilibre de Nash, la maximisation du profit et la sécurité du système.

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.

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.

Optimisation convexe : Fonctions convexes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de fonctions convexes et leurs applications dans les problèmes d'optimisation.

Fonctions Différenciables et Multiplicateurs de Lagrange Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fonctions différenciables, les points extrêmes et la méthode du multiplicateur de Lagrange pour l'optimisation.

Sélection et évaluation des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute du cadre expérimental de sélection et d'évaluation des modèles d'apprentissage supervisé afin d'éviter tout surajustement.

Vérification et validation : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la vérification et la validation dans la modélisation computationnelle, en mettant l'accent sur la précision par comparaison avec les données expérimentales et des conseils pratiques sur la complexité des modèles.

Méthode Simplex : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la méthode Simplex et son application dans la résolution de problèmes d'optimisation.

Factorisation des matrices : Optimisation et évaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation de la factorisation matricielle, les méthodes d'évaluation et les défis dans les systèmes de recommandation.

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