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Perception : Défis de classification des images

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Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

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.

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.

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.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, de la classification binaire et multiclasse, et des mesures d'évaluation.

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.

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.

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

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

Kernel Methods: Comprendre les sur-ajustements et la sélection des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Modèles linéaires généralisés : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Régression et modélisation cinétique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales, en mettant l'accent sur la mise à profit de petits ensembles de données et la découverte de nouveaux phénomènes.

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