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Régression linéaire généralisée

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Séances de cours associées (44)

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

Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.

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.

Algorithmes de classification: approches génératives et discriminatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.

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.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

Apprentissage supervisé dans la tarification des actifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de 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.

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.

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: 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.

Techniques de régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.

Gradient Descent: MNIST Dataset et perte logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se concentre sur la mise en œuvre de la descente de gradient avec l'ensemble de données MNIST et la perte logistique dans l'apprentissage automatique.

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.

Fonctions de coût de régression et d'entropie croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'entropie croisée dans la classification et diverses fonctions de coût de régression.

Généralisation et suréquipement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la généralisation, l'ajustement excessif et la complexité du modèle dans l'apprentissage automatique.

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.

Réseaux neuraux graphiques: monde interconnecté Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.

Théorie quantique des champs: corrections de boucles et contre-termes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les corrections de boucles et les contre-termes de la théorie quantique des champs, en montrant comment les divergences sont traitées et les prédictions extraites des calculs de boucles.

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