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Algorithmes de classification: approches génératives et discriminatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.

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.

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.

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.

Règle discriminatoire gaussienne : Classification et limites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

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.

Complexité du modèle et suréquipement dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la complexité du modèle, l'ajustement excessif et les stratégies pour sélectionner les modèles d'apprentissage automatique appropriés.

Régression logistique : interprétation et ingénierie des caractéristiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression logistique, l'interprétation probabiliste et les techniques d'ingénierie des caractéristiques.

Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.

Fondements de l'apprentissage automatique : régularisation et validation croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

Régularisation optimale de la force et des courbes d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Estimation de la pose à la main Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.

Régression linéaire et pondérée : paramètres optimaux et solutions locales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.

Cours d'apprentissage actif: Théorie de groupe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage actif dans la théorie de groupe, en mettant l'accent sur les produits, les coproduits, les adjonctions et les transformations naturelles.

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