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Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks

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Régression du noyau : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

Régression de la crête du noyau : formules équivalentes et théorème du représentant Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Kernel Ridge Regression, formulations équivalentes, Représenter Theorem, Kernel astuce, et la prédiction avec les noyaux.

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.

Kernel Trick: Comprendre l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'astuce du noyau dans l'apprentissage automatique, permettant des opérations à haute dimension sans calculs de coordonnées explicites.

Expansion des fonctionnalités et méthodes Kernel Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

Transformations linéaires : Amandes et images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Apprendre le noyau : l’optimisation convexe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.

Espaces vectoriels: applications linéaires et générateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des espaces vectoriels, des applications linéaires, des générateurs et des dimensions en mathématiques.

Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

Régression : Exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les fonctions de régression à l'aide de RLS, WLS et LWR.

Soutien de la régression vectorielle: Tricks de noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression Ridge et SVR, mettant l'accent sur les astuces du noyau pour la régression non linéaire.

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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