Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (56)

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

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.

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.

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.

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.

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.

Analyse des composantes principales : réduction des dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.

PCA: Concepts clés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'APC, y compris la réduction de la dimensionnalité des données et des fonctions d'extraction, avec des exercices pratiques.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

Apprentissage non supervisé : recommandation de film Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé pour la recommandation de films en utilisant la décomposition des valeurs singulières.

Analyse des composantes principales : Médailles olympiques et compression d'image Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'APC pour prédire la distribution des médailles et compresser les images du visage.

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.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

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

Couvre la classification linéaire en utilisant la régression logistique, la régularisation et la classification multiclasse.

Représentation des données : BoW et données déséquilibrées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.

Biostatistique appliquée: données bivariées et analyse de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données bivariées, la corrélation et les techniques de régression, y compris l'interprétation des coefficients et de la géométrie des moindres carrés.

Méthode de diagonalisation : Application et propriétés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.

Page 2 sur 3