Réseau neuronal : caractéristiques aléatoires et régression du noyau

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

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.

Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau

Explore les caractéristiques aléatoires dans les réseaux neuronaux et la régression du noyau en utilisant la descente de gradient stochastique.