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Régression logistique : modélisation et optimisation de la probabilité

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Séances de cours associées (49)

Introduction à l'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

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.

Classification linéaire : Régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification linéaire en utilisant la régression logistique, la régularisation et la classification multiclasse.

Probabilités et statistiques: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.

Modèles de mélange gaussien et signaux sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien et dénigre les signaux bruyants à l'aide d'une approche probabiliste.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Probabilité conditionnelle : comprendre les événements et leurs relations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.

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.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le manque de mémoire dans les distributions, les processus stationnaires et l'estimation à l'aide de MLE.

Estimation maximale de la probabilité : théorie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Distribution normale : propriétés et calculs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

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.

Techniques d'analyse de données: Amplitude Shift Keying et méthodes graphiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la saisie par décalage d'amplitude et diverses techniques d'analyse de données à l'aide de Jupyter Notebooks.

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