Fonction objectif

Séances de cours associées (129)

Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

Problèmes de classification: Aperçu et fonctions de perte

Couvre les problèmes de classification et diverses fonctions de perte utilisées dans l'apprentissage automatique.

Détection de classification

Couvre les fonctions de test d'hypothèse binaire et de décision dans des scénarios spécifiques.

Taux de croissance et convergence uniforme

Explore le taux de croissance, la convergence uniforme, l'apprentissage PAC et les défis d'apprentissage de la distribution.

Estimation non paramétrique : estimateurs de densité de noyau

Explore l'estimation non paramétrique à l'aide d'estimateurs de densité du noyau pour estimer les fonctions et les paramètres de distribution, en mettant l'accent sur la sélection de la bande passante pour une précision optimale.

Modèles d'intégration de mots : Optimisation et applications

Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.

Estimation des risques : C.L. et Cp de Mallows

Discute de l'optimisme dans l'estimation du risque, des degrés de liberté effectifs et des CL et Cp de Mallows pour les estimateurs linéaires.

Régression Quantile : Optimisation Linéaire

Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.

Inférence bayésienne: Partie 2

Explore l'inférence bayésienne, la classification multiclasses, la régression logistique et l'inférence de régression linéaire.

Mathématiques des données: modèles et estimateurs

Couvre les mathématiques des données, en mettant l'accent sur les modèles, les estimateurs et les questions pratiques dans l'analyse des données.