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Séances de cours associées (50)

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.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Coloriage graphique: théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.

Régression logistique : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.

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.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Support Vecteurs Machines: Formulation et Complexité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formulation et la complexité des machines vectorielles de soutien, y compris les formes primaires et doubles, l'interprétation géométrique et les implications algorithmiques.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Architectures de transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

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.

Régression : Exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les fonctions de régression à l'aide de RLS, WLS et LWR.

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