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Séances de cours associées (36)

PCA: Cours interactif Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Sur PCA comprend des exercices interactifs et met l'accent sur la réduction de la perte d'information.

PCA: Directions de la plus grande variance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'APC, trouvant les directions de la plus grande variance, la réduction de dimensionnalité des données et les limites de l'APC.

Analyse en composantes principales : Applications et limites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications et les limites de l'analyse en composantes principales, y compris le débruitage, la compression et la régression.

Signaux et systèmes I: corrélation croisée et convolution Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la corrélation croisée, la détection de signal, les espaces de Hilbert, l'approximation orthogonale et la compression d'image à l'aide de DCT.

Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore PCA et t-SNE pour réduire les dimensions et visualiser efficacement les données à haute dimension.

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.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Réduction de dimensionnalité: Malédiction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la malédiction de la dimensionnalité, les méthodes de sélection variables, le coefficient de détermination et les limites des techniques de filtrage.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.

Pollution atmosphérique: analyse de corrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.

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.

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.

Arbres de décision: Induction et taille Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision, de l'induction à l'élagage, en mettant l'accent sur l'interprétabilité et les forces de sélection automatique des fonctionnalités, tout en abordant des défis tels que l'ajustement excessif.

Diagonalisation des matrices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la diagonalizabilité des matrices, des transformations linéaires et des représentations matricielles avec des exemples pratiques.

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