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Interprétation probabiliste : K-Means & GMM

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Séances de cours associées (36)

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

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.

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.

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

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

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.

Conséquences statistiques du regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les conséquences statistiques du regroupement et les complexités de l'estimation du niveau de retour dans les événements extrêmes.

Jacamar Analyse de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.

Densité conditionnelle et espérance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

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.

Classification des données: Modèles de mélange gaussien Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.

Génération gaussienne conditionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la génération de distributions gaussiennes multivariées et les défis de la factorisation des matrices de covariance.

Modèles stochastiques: Absorber les chaînes Markov Exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exemples d'absorption des chaînes Markov dans un temps discret.

Théorie de la probabilité: Décomposition de la prévision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la prédiction en théorie des probabilités avec des exemples et des calculs.

Théorie de la probabilité: concepts fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris l'espace échantillonné, l'espace événementiel et les lois sur les probabilités.

Positionnement avancé des satellites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes du positionnement par satellite, de l'acquisition de signaux, du suivi et de l'atténuation des erreurs.

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