Séance de cours
Comprendre les attributs de données
Séances de cours associées (187)
Régression linéaire : Fondements
Couvre les bases de la régression linéaire, de la classification binaire et multiclasse, et des mesures d'évaluation.
Modèles linéaires: Partie 1
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Modèles linéaires: Bases
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Régression logistique : prédiction de la végétation
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Modèles génériques : auto-attention et transformateurs
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Régression logistique : Fondements et applications
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Régression linéaire généralisée : classification
Explorer la régression linéaire généralisée, la classification, les matrices de confusion, les courbes ROC et le bruit dans les données.
Apprentissage supervisé : Régression linéaire
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Régression polynomiale : vue d'ensemble
Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.