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Multicolinéarité: Dangers et remèdes

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Séances de cours associées (45)

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modèles linéaires : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.

Modèles linéaires: Bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

Vérification du modèle et des résidus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.

Modèles linéaires : suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.

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

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Régression logistique : fonctions de coût et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.

Régression moderne: modèles statistiques et analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.

Modèles linéaires & k-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Rotation entre cadres cartésiens Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la rotation entre les cadres cartésiens et leurs propriétés dans les paramètres SO(3) et Euler.

Kernel de Tangent neuronal: Généralisation dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le noyau tangent neuronal dans l'apprentissage profond, en analysant la généralisation et le comportement du réseau.

Phase Portrait et systèmes non linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les portraits de phase, la décomposition de la valeur propre, la décomposition de la Jordanie et les nœuds stables dans les systèmes non linéaires.

Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

Matrices diagonalisables : propriétés et bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés des matrices diagonalisables, l'inversibilité et la base des espaces propres.

Analyse avancée II: Extrema local et Hessians Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des extrêmes locaux et des Hessiens, en mettant l'accent sur le développement des notations limites.

Inversion de la matrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.

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