Concept
Regularized least squares
Séances de cours associées (244)
Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Statistiques bayésiennes : Régularisation et divergence
Couvre la divergence Kullback-Leibler, la régularisation et les statistiques bayésiennes pour lutter contre le surajustement dans les modèles d'apprentissage automatique.
Régression linéaire : Régression
Couvre la régression linéaire, la régularisation et les modèles probabilistes dans la génération d'étiquettes.
Estimation paramétrique dans les séries chronologiques
Couvre l'estimation paramétrique dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les processus intégrés et la modélisation saisonnière.
Géométrie du Lasso
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
Régression linéaire et régression logistique
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Comparaison des algorithmes L1 et L0 + Greedy
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Descente progressive
Couvre le concept de descente de gradient, un algorithme universel utilisé pour trouver le minimum d'une fonction.
Régression multilinéaire : bases et applications
Couvre les bases de la régression multilinéaire et son application dans l'analyse des propriétés des matériaux.