Concept
False positive rate
Séances de cours associées (34)
Évaluation des classificateurs binaires
Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Test d'hypothèse: T-Test et Chi-Square Test
Explique le test d'hypothèse en utilisant le test T et le test Chi-carré pour comparer les moyennes et évaluer l'indépendance des variables.
Compréhension des courbes ROC
Explore la courbe ROC, le taux vrai positif, le taux faux positif et les probabilités de prédiction dans les modèles de classification.
Problème de tests multiples
Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.
Pertinence Vector Machine: Aborder les lacunes SVM
Présente la machine vectorielle de pertinence comme une solution clairsemée aux lacunes de SVM.
Essais d'hypothèses statistiques et types d'erreurs
Couvre les tests d'hypothèses statistiques et les types d'erreurs dans le traitement des signaux neuraux.
Résumé des données : Minhashing et Locality-Sensitive Hashing
Explore la similarité Jaccard, le minhashing et le hachage sensible à la localité pour le résumé des données.
Compression des données : Techniques de préservation de la vie privée
Explore les techniques de gestion des données et de récapitulation des données qui permettent de trouver des éléments semblables.
Introduction aux statistiques comparatives
Présente des statistiques de comparaison, des taux d'erreur, des tests d'hypothèses et des exemples réels d'efficacité du traitement et d'analyse d'haltérophilie.
Analyse des composantes principales : compréhension de la structure des données
Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.