Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.
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.
Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.
Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.
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.
Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.
Présente la régularisation Lasso et son application à l'ensemble de données MNIST, en mettant l'accent sur la sélection des fonctionnalités et les exercices pratiques sur la mise en œuvre de la descente en gradient.
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.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
