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Représentation des données : PCA

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Séances de cours associées (43)

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.

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.

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.

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.

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

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de neurones artificiels et explore diverses techniques de réduction de la dimensionnalité telles que PCA, LDA, Kernel PCA et t-SNE.

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.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.

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.

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.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

Traitement d'image I : Réseaux neuronaux convolutionnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels pour le traitement de l'image, couvrant les composants de base, les architectures et les applications pratiques, y compris la dénouement et la segmentation.

Théorème de Johnson-Lindenstrauss Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Hétéroskédasticité: Ch. 4a Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.

Vue d'ensemble: Gestion de l'information Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les niveaux d'abstraction des données, de construction de modèles, d'utilisation et de représentation, et l'utilité des systèmes d'information pour la prise de décision.

Traitement moderne du langage naturel : méthodes et applications de base Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les méthodes de base et les applications du traitement moderne du langage naturel, en s'attaquant aux défis et aux progrès.

Demandes présentées par le CCA du noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les diverses applications de l'analyse de corrélation canonique du noyau, montrant son efficacité dans divers domaines.

Intelligence artificielle: Fondations et apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondements de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la révolution des données et des exemples de recherche dans l'IA et l'apprentissage automatique.

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