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Évaluation des classificateurs binaires

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Séances de cours associées (34)

Critères de performance : Matrice de confusion, rappel, précision, exactitude Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.

Protocoles d'évaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.

Évaluation du rendement : Démarrage et mesure du rendement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de mesures de sortie, de bootstrap et de performance comme le rappel et la précision.

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.

Bases de recherche d'information : Fréquence et précision des documents Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la recherche de l'information, en mettant l'accent sur la fréquence et la précision des documents dans l'évaluation de la qualité de la recherche.

Tests diagnostiques : sensibilité et spécificité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la sensibilité, la spécificité, la courbe ROC et la précision dans les tests de diagnostic.

Études d'associations à l'échelle du génome : analyse statistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique l'analyse statistique des études d'association à l'échelle du génome et l'importance de l'ajustement pour de multiples tests.

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.

Caractéristiques du récepteur-exploitant: Courbes ROC Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les courbes ROC, la courbe de rappel de précision, le RMSLE et la validation du modèle.

Comprendre les attributs de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de divers attributs de données et modèles de régression linéaire.

Régression logistique : interprétation et ingénierie des caractéristiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression logistique, l'interprétation probabiliste et les techniques d'ingénierie des caractéristiques.

Compression des données : Techniques de préservation de la vie privée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de gestion des données et de récapitulation des données qui permettent de trouver des éléments semblables.

Gaussian Naive Bayes & K-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'apprentissage automatique.

Analyse statistique des réseaux : prévision des liens et biclustering Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la prédiction des liens, la régression logistique, l'inférence causale et le bigroupement dans l'analyse statistique des réseaux.

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