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Régression logistique : nouvelle formulation et nouvelle fonction de perte

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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 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.

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.

Optimisation convexe : Exemples de fonctions convexes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation convexe, les fonctions convexes et leurs propriétés, y compris la convexité stricte et la convexité forte, ainsi que différents types de fonctions convexes comme les fonctions et les normes affines linéaires.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

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.

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 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.

Espace latent et RDPG : Analyse statistique des données du réseau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles spatiaux latents, la régression logistique, le RDPG et les réseaux du monde réel.

Modèles spatiaux latents : Inférence et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles spatiaux latents, les représentations en réseau, les décompositions spectrales et les méthodes d'estimation des paramètres.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Théorie de la probabilité : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris la probabilité conditionnelle, la règle de Bayes et les variables aléatoires.

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.

Probabilités et variables aléatoires: concepts clés expliqués Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les concepts clés en probabilité, y compris la probabilité conditionnelle, lindépendance et les variables aléatoires, avec des exemples pratiques pour illustrer leurs applications.

Estimation R Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation d'une variable aléatoire R et le calcul des densités conditionnelles.

Lexiques, n-grammes et modèles linguistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les lexiques, les n-grammes et les modèles de langage, soulignant leur importance dans la reconnaissance des mots et l'efficacité des n-grammes pour diverses tâches.

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