Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
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.
Explore l'analyse de séries chronologiques multivariées, la cointégration, la prévision avec les modèles ARMA, et les applications pratiques dans l'analyse des taux d'intérêt.
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.
Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
Explore les régressions paramétriques, en mettant l'accent sur la simplicité et la complexité des compromis de régression linéaire entre les modèles paramétriques et non paramétriques.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre l'équation de Bernoulli et ses applications dans les problèmes d'écoulement des fluides, y compris la continuité, les facteurs de friction et des exemples pratiques.
