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Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

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Séances de cours associées (31)

Méthodes de l'ensemble: Random Forest Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.

Distribution normale : caractéristiques et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale, y compris des exemples et des scénarios de traitement.

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.

Méthodes d'extraction et de regroupement de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.

Distribution normale: Caractéristiques et Z-scores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.

Séance de révision : Module 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

Processus de fabrication de pizza Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le processus de fabrication de la pizza, de l'échantillonnage, des moyennes, de la dispersion, des résidus et de la distribution normale.

Classification de l'arbre de décision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification de l'arbre de décision à l'aide de KNIME Analytics Platform pour le prétraitement des données et la création de modèles.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

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