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Méthodes de décomposition et de régression des erreurs

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Séances de cours associées (37)

Apprentissage supervisé: Méthodes de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

Complexité du modèle et suréquipement dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la complexité du modèle, l'ajustement excessif et les stratégies pour sélectionner les modèles d'apprentissage automatique appropriés.

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 linéaire et pondérée : paramètres optimaux et solutions locales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.

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.

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.

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.

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.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Bias-Variance Echanges dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.

Théorèmes de l'équivalence des matrices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les théorèmes d'équivalence matricielle pour les systèmes d'équations et les solutions des moindres carrés.

Inférence : vérification du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, les modèles linéaires généralisés et la vérification des modèles.

Opérations de la matrice : Factorisation de l'U.U. et indépendance linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la factorisation de LU, l'indépendance linéaire et les équations matricielles.

Estimateurs et intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

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