Introduction à l'apprentissage automatique: Principes fondamentaux de la régression
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Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les fonctions de perte, la descente de gradient et l'impact de la taille des pas sur l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'équilibre délicat requis pour une convergence efficace.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
Couvre la formation de régression linéaire pour trouver la meilleure ligne pour des points de données donnés, essentielle pour prédire les prix des maisons.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
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.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.
