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Machines vectorielles de soutien: SVM noyau

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Séances de cours associées (35)

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.

Apprendre le noyau : l’optimisation convexe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

Régression de la crête du noyau : formules équivalentes et théorème du représentant Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Kernel Ridge Regression, formulations équivalentes, Représenter Theorem, Kernel astuce, et la prédiction avec les noyaux.

Machines vectorielles de soutien: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de Support Vector Machines, y compris la séparabilité linéaire, les hyperplans, les marges et les SVM non linéaires avec des noyaux.

Redescription SVM et Hilbert Spaces Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les espaces SVM et Hilbert pour résoudre des problèmes non linéaires à l'aide d'espaces produits internes et d'espaces Hilbert séparables.

Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

Transformations linéaires : Amandes et images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Régression : Exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les fonctions de régression à l'aide de RLS, WLS et LWR.

Transport optimal: Débits de gradient dans Rd Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le transport optimal et les flux de gradient dans Rd, en mettant l'accent sur la convergence et le rôle des théorèmes de Lipschitz et Picard-Lindelf.

Expansion des fonctionnalités et méthodes Kernel Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'expansion des fonctionnalités, les méthodes du noyau, la SVM et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.

Transformations linéaires : Amandes et images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels, illustrant les propriétés et fournissant des preuves.

Support Vecteurs Machines: Théorie et Applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Support Vector Machines théorie, paramètres, unicité, et des applications dans l'apprentissage de la machine.

Espaces de distribution et d'interpolation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les espaces d'interpolation de distribution, y compris les opérateurs de flux et d'extension régularisés.

Résonateurs : comprendre la réponse en fréquence et les valeurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les résonateurs, le problème de la valeur propre pour les résonateurs en flexion et l'importance de la normalisation.

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