Méthodes du noyau : théorème du représentant et applications SVM

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Séances de cours associées (32)

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Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

Kernel K-means: Apprentissage automatique avancé

Présente Kernel K-moyens, étendant K-moyens pour créer des séparations non linéaires de points de données.

Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé

Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.

Régression différentielle: LWPR

Explore l'apprentissage progressif avec LWPR, en discutant des défis, des données synthétiques, des applications du monde réel et de l'algorithme LWPR.

Régression non paramétrique

Couvre la régression non paramétrique, le lissage par dispersion, les méthodes du noyau et le compromis biais-variance.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité

Explore les techniques d'apprentissage non supervisées pour réduire les dimensions des données, en mettant l'accent sur l'APC, l'ADL et l'APC du noyau.

Kernel Methods: Calcul efficace du produit

Démontre un calcul de produit par points efficace et introduit des limites non linéaires dans l'espace d'origine.

Soutenir la régression vectorielle : principes et optimisation

Couvre les principes de Régression Vector, l'optimisation et l'influence des hyperparamètres sur l'ajustement.

Kernel K-moyens de regroupement

Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.