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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.

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.

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

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.

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.

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.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

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.

Régression: Linéaire simple et multiple Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.

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.

Courbes d'étalonnage dans les essais quantitatifs de liaison de ligand Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'importance des courbes d'étalonnage pour assurer une quantification précise de l'échantillon dans les essais de fixation des ligands.

Inférence de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson, les modèles mixtes et la statistique du rapport de vraisemblance.

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

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

Régression moderne: choix de lissage et de modélisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la pénalité de rugosité, les matrices de bande et l'inférence bayésienne dans le lissage de régression.

Mixing Space I Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'espace de mélange, les diagrammes ternaires, l'optimisation des serres et les scénarios de solutions.

Estimation du maximum de vraisemblance : économétrie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.

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