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Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM

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Séances de cours associées (54)

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.

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.

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.

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

Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.

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 & k-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.

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.

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

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

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.

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.

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.

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.

Mesures statistiques: techniques moyennes, médianes et de dispersion Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.

Programmation dynamique en finance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la programmation dynamique en finance, en mettant l'accent sur les stratégies de prédiction optimales dans les scénarios de marché.

Convergence des probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la convergence des probabilités, des inégalités de concentration, des lois de grand nombre et des propriétés des distributions.

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.

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.

Estimation des intervalles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la construction des intervalles de confiance pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues.

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