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Apprentissage supervisé Intro: MaxL Efficiency

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Séances de cours associées (53)

Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.

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.

Critères d'estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la limite de Cramér-Rao, les tests d'hypothèses et l'optimalité en théorie statistique.

Tendance centrale et dispersion Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.

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.

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.

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.

Estimation et analyse de la déviance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre lestimation des paramètres inconnus, lanalyse de lajustement du modèle, la réponse des proies des oiseaux et le diagnostic du modèle.

Estimation du L-Moment : Moments pondérés par la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation du L-moment, les moments pondérés en fonction des probabilités et les bases de l'inférence de la probabilité maximale.

Estimation des points dans les statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.

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

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Réseaux sociaux et d'information : processus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les mesures informatiques sur les grands réseaux, les marches aléatoires, les modèles liés à la conductance et les modèles épidémiques.

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.

Sélection du modèle : évaluation et généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.

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.

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

Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.

Évaluation du modèle : métriques et sélection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.

Estimation linéaire et prévision : modèles et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation linéaire et la prédiction dans les modèles paramétriques AR, en se concentrant sur les équations Yule Walker et le filtre Wiener.

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.

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