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Réduction des dimensions linéaires : PCA et LDA

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Séances de cours associées (58)

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

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.

Analyse des composantes principales : Médailles olympiques et compression d'image Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'APC pour prédire la distribution des médailles et compresser les images du visage.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

PCA: Directions de la plus grande variance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'APC, trouvant les directions de la plus grande variance, la réduction de dimensionnalité des données et les limites de l'APC.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de neurones artificiels et explore diverses techniques de réduction de la dimensionnalité telles que PCA, LDA, Kernel PCA et t-SNE.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Groupement : principes et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes et les méthodes de regroupement dans l'apprentissage automatique, y compris les mesures de similarité, la projection de l'APC, les moyennes K et l'impact de l'initialisation.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Classeur voisin le plus proche: Malédiction de la dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode de classification la plus proche du voisin, en discutant de ses limites dans les espaces de grande dimension et de l'importance de la corrélation spatiale pour des prédictions efficaces.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

Réduction de dimensionnalité: introduction et motivation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Clustering Evaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évaluation de clustering à l'aide de l'index RAND et des ontologies, suivi par les algorithmes de clustering classiques.

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