Fonction objectif

Science formelle
Statistique
Inférence statistique
Statistique mathématique

Séances de cours associées (129)

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Séances de cours associées (129)

Page 10 sur 13

Évaluation du modèle

S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.

Sans titre

Généralisation et suréquipement

Couvre la généralisation, l'ajustement excessif et la complexité du modèle dans l'apprentissage automatique.

Soutenez des machines vectorielles : Soft Margin SVM

Introduit Soft Margin SVM, visant à équilibrer les erreurs et la largeur de marge.

Théorie de la tarification des actifs: Aversion au risque et fonctions utilitaires

Explore l'aversion au risque, les fonctions utilitaires et la théorie de la tarification des actifs, y compris les modèles classiques et la fonction utilitaire Kreps-Porteus-Epstein-Zin.

Estimateur Bayes : définition et application

Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.

Dérivation linéaire SVM

Couvre la dérivation de la machine vectorielle de soutien linéaire (SVM) et les conditions Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Soutenez des machines de vecteur : Formulation double pour la marge dure

Explore la double formulation des machines vectorielles de support pour la classification des marges dures.

Le problème avec les pénalités quadratiques: ALM comme solution

Explore les défis des pénalités quadratiques en optimisation et l'utilisation des méthodes lagrangiennes augmentées (ALM) comme solution.

Les bases de la régression linéaire : la perspective ERM

Introduit des bases de régression linéaire du point de vue de la minimisation empirique des risques, couvrant la perte carrée, le prétraitement des données et le calcul du gradient.