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Classeur voisin le plus proche: Malédiction de la dimensionnalité

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Séances de cours associées (53)

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

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

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.

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.

Analyse en composantes principales : Applications et limites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications et les limites de l'analyse en composantes principales, y compris le débruitage, la compression et la régression.

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.

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.

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.

Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.

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 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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Régression polynomiale : bases et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression polynomiale et de la régularisation pour éviter les surajustements.

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.

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.

Régression : Hautes Dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en dimensions élevées et la prévision pratique des prix des maisons à partir d'un ensemble de données.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Régression moderne: effets aléatoires et vérification de modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.

Régression linéaire : bases et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.

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