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Régression logistique : prédiction de la végétation

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Séances de cours associées (31)

Régression logistique : Interprétation probabiliste Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Modèles linéaires: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la classification binaire et multi-classes, et la régression logistique avec des exemples pratiques.

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

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

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.

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

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

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

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.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

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.

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