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Méthodes de noyau: Machine Learning

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Expansion des fonctionnalités et des amandes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'expansion des fonctionnalités, les noyaux, SVM, et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection des modèles, la validation croisée et les défis de données déséquilibrés.

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.

Amandes : Transformations non linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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

Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.

Régression non paramétrique : estimation basée sur le noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.

Apprendre le noyau : l’optimisation convexe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.

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.

Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

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

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

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.

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.

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.

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.

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