Modèles d'intégration de mots : Optimisation et applications

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Explore l'intégration des mots, en mettant l'accent sur les relations mot-contexte et les représentations de faible dimension.

Explore les techniques d'optimisation, l'intégration de mots et les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique.

Explore l'intégration de mots, l'importance du contexte et les algorithmes d'apprentissage pour créer de nouvelles représentations.

Couvre les encastrements de mots, la modélisation du contexte des mots et la similitude dans un espace de faible dimension.

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Explore la probabilité conditionnelle, le théorème de Bayes et la décomposition de prédiction pour une prise de décision éclairée.

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

Introduit des concepts d'analyse statistique comme boxplot et la distribution normale à l'aide d'exemples de données réelles.

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.