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Modèles linéaires pour la classification

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Séances de cours associées (54)

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

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

Couvre le concept de descente de gradient pour la régression linéaire, en expliquant le processus itératif de mise à jour des paramètres.

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

Couvre les bases de la régression linéaire, de la classification binaire et multiclasse, et des mesures d'évaluation.

Modèles linéaires: Bases de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, SVM, k-NN, et la malédiction de dimensionnalité.

Modèles linéaires : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.

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

Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.

Modèles linéaires: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la classification binaire et multi-classes, et la régression logistique avec des exemples pratiques.

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

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

Modèles linéaires & k-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.

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

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification à l'aide de la régression logistique et les défis de l'optimisation.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Régression moderne: modèles statistiques et analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.

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.

Régression polynomiale : vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.

Ingénierie des caractéristiques: Régression polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre en fonction de la régression linéaire sur les caractéristiques des prédicteurs d'origine pour la représentation flexible des caractéristiques.

Réponse binaire : Link Functions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.

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.

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.

Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la somme totale des carrés, lajustement du modèle et lestimation des paramètres en régression linéaire.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

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