Classification multi-classes : approches et limites
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Présente les projets de l'EPFL Digital Humanities Master étudiants, couvrant l'apprentissage automatique, les approches interdisciplinaires et la poésie générée par ordinateur.
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Couvre l'inférence statistique, l'apprentissage automatique, les SVM pour la classification des pourriels, le prétraitement des courriels et l'extraction des fonctionnalités.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore lutilisation des modèles de mélange gaussien pour la transition du clustering à la classification, couvrant la classification binaire, lestimation des paramètres et le classificateur Bayes optimal.
