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Réduction des dimensions : Malédiction de la dimensionnalité

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Analyse des composantes principales : réduction des dimensions

Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.

Modélisation de régression : Sélection de variable

Explore la modélisation de régression, en mettant laccent sur limportance de linterprétation et de la prédiction dans la construction de modèles.

Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE

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

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Estimation du regroupement et de la densité

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Analyse des données textuelles: réduction de la classification et de la dimensionnalité

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Réduction dimensionnelle

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

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Fondements de l'apprentissage automatique

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Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

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.

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Groupement de comportements non supervisés

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Tarification de la mobilité: planification et impacts MOOC: Planification des mobilités

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Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.

Décomposition de la valeur singulaire

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Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement

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Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases

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Comprendre les auto-encodeurs

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PCA: Cours interactif

Sur PCA comprend des exercices interactifs et met l'accent sur la réduction de la perte d'information.