Problèmes de classification: Aperçu et fonctions de perte
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Couvre l'inférence statistique, l'apprentissage automatique, les SVM pour la classification des pourriels, le prétraitement des courriels et l'extraction des fonctionnalités.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explore la convergence de la descente du gradient pour les fonctions fortement convexes et l'importance de la régularisation dans la prévention des surajustements.
Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.