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Machines vectorielles de soutien: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des machines vectorielles de support, de la régression logistique, des limites de décision et de l'algorithme k-Nearest Neighbors.

Machines vectorielles de soutien: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de Support Vector Machines, y compris la séparabilité linéaire, les hyperplans, les marges et les SVM non linéaires avec des noyaux.

Support Vecteurs Machines: Théorie et Applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Support Vector Machines théorie, paramètres, unicité, et des applications dans l'apprentissage de la machine.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

Méthodes du noyau : SVM et régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

Machines vectorielles de soutien: SVM noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le SVM non linéaire en utilisant des noyaux pour la séparation des données dans des espaces de dimension supérieure, optimisant l'entraînement avec des noyaux pour éviter des transformations explicites.

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.

Problèmes convexes non convexes : MVS et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les problèmes convexifiants non convexes par le biais de SVM et des techniques de réduction de dimensionnalité.

Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.

Théorème des multiplicateurs Lagrange Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le théorème des multiplicateurs de Lagrange pour n>2, démontrant son application dans les problèmes d'optimisation avec contraintes.

Prise de décision optimale : programmation linéaire pour la planification de projets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la programmation linéaire pour la planification du projet afin de minimiser le temps de réalisation.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

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