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Séances de cours associées (38)

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.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

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 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.

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.

Méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique: régression du noyau et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.

Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la somme totale des carrés, lajustement du modèle et lestimation des paramètres en régression linéaire.

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.

Régression du noyau : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du noyau, la malédiction de la dimensionnalité et les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux.

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.

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.

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.

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.

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.

Estimateurs et biais Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les estimateurs, les biais et l'efficacité des statistiques, en mettant l'accent sur le compromis entre biais et variabilité.

Splines cubiques naturelles: optimisation et pénalisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation et la pénalisation des splines cubiques naturelles, y compris les pénalités de rugosité et l'inférence bayésienne.

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