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Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité

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Séances de cours associées (50)

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

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

Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.

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.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Apprentissage supervisé dans la tarification des actifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.

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.

Apprentissage supervisé: Méthodes de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.

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.

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

Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, en explorant ses applications dans la prédiction des résultats comme le poids de naissance et l'analyse des relations entre les variables.

Complexité du modèle et suréquipement dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la complexité du modèle, l'ajustement excessif et les stratégies pour sélectionner les modèles d'apprentissage automatique appropriés.

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.

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

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.

Renforcement de l'apprentissage axé sur les données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des défis dans les systèmes d'IA, des limitations d'apprentissage supervisé, et de la nécessité de méthodes fondées sur les données pour renforcer l'apprentissage.

Régression linéaire et corrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, lanalyse de corrélation et les fondamentaux de régression logistique, en mettant laccent sur la distinction entre la corrélation et la causalité.

Splines: Méthode des moins-quares Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les splines, en mettant l'accent sur la méthode des moindres carrés pour interpoler les splines et en démontrant son application à l'aide de MATLAB.

Diagonalisation dans les matrices symétriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.

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