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Régression linéaire et régression logistique

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Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

Algorithmes de classification: approches génératives et discriminatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.

Régression linéaire : fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

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.

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.

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.

Méthodes de décomposition et de régression des erreurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la décomposition des erreurs, la régression polynomiale et les voisins K les plus proches pour la modélisation flexible et les prédictions non linéaires.

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.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

Sparse Regression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression clairsemée et l'utilisation du bruit additif gaussien dans le contexte de l'estimateur et de la régularisation MAP.

Programmation linéaire : Convex Hull Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.

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

Explore les techniques d'optimisation, l'intégration de mots et les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique.

Systèmes d'information distribués : aperçu et modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les systèmes d'information distribués, les tâches clés, les méthodes, les projets, l'évaluation et le soutien aux examens.

Hydroacoustique pour installations hydroélectriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.

L'essentiel de la science des données: Pandas, Numpy, Matplotlib Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente Pandas, Numpy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données dans Python.

Analyse des erreurs et Interpolation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des erreurs et les limites de l'interpolation sur des nœuds uniformément répartis.

NABEL Analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la tâche d'analyse des données du NABEL, en mettant l'accent sur les compétences en analyse des données et le formatage des rapports pour les concentrations de pollution atmosphérique et la météorologie.

Descente progressive prévue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation convexe contrainte grâce à Projected Gradient Descent, se concentrant sur l'espace tangent et la minimisation itérative.

Méthodes de coupe des rabots Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes plan de coupe, l'algorithme ellipsoïde et les algorithmes compétitifs pour l'optimisation.

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