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Modèles linéaires & k-NN

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Séances de cours associées (58)

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.

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.

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

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.

Régression logistique : fonctions de coût et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.

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

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

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

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

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.

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.

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.

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.

Classificateurs voisins les plus près et malédiction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs voisins les plus proches, le compromis entre les biais, la malédiction de la dimensionnalité et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique supervisé.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

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 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.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

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.

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