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Analyse de l'information géographique : GeoDa

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Séances de cours associées (33)

Numérisation des objets vectoriaux MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre la numérisation des objets vecteurs dans le SIG, y compris la création, l'édition et la gestion topologique.

Variables dérivées 2: Applications et analyse MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre les variables thématiques dérivées des DEM et de leurs applications dans le SIG.

Apprentissage automatique: Physique et Données

Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.

Analyse de l'information géographique : GeoDa MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre le logiciel GeoDa pour créer des cartes et analyser des données spatiales, y compris des graphiques statistiques et des statistiques spatiales.

Autocorrélation spatiale: Moran's I

Couvre l'autocorrélation spatiale globale et l'interprétation I de Moran par des coefficients de régression et des schémas de pondération spatiale.

L'apprentissage automatique à l'échelle atomique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles simples, l'évaluation de la structure électronique et l'apprentissage automatique à l'échelle atomique.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Régression linéaire : fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

Régression non paramétrique : estimation basée sur le noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.

Régression du processus gaussien : amandes et comparaisons Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.

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