Passer au contenu principal

Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Graph
Search

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Classification binaire linéaire

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (42)

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

Modèles linéaires: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la classification binaire et multi-classes, et la régression logistique avec des exemples pratiques.

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.

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.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Régression logistique : classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification à l'aide de la régression logistique et les défis de l'optimisation.

Apprentissage supervisé : Maximisation des probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé par la maximisation de la probabilité pour trouver les paramètres optimaux.

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.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.

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 : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.

Variables instrumentales: Traiter l'erreur de mesure et la causalité inverse Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.

Retour à Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.

Limites de confiance: concepts clés et analyse des écarts Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les hypothèses clés, l'analyse de la variance et les intervalles de confiance en régression linéaire.

Rapprochement des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique l'approximation des moindres carrés pour trouver les meilleures lignes ou courbes d'ajustement aux points de données.

Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la théorie et les applications des tests de rapport de vraisemblance dans les tests d'hypothèses statistiques.

Méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage du renforcement, en se concentrant sur les techniques d'optimisation et les applications pratiques comme le problème du poteau.

Traitement de l'image II: Classification bayésienne et prise de décision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification bayésienne, la prise de décision et les applications de reconnaissance de formes dans le traitement d'images.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Échanges de devises Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

Page 2 sur 3