Fonction de coût de classification binaire

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Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

Apprentissage supervisé : Espace image et étiquetage

Couvre l'apprentissage supervisé, les problèmes de classification binaire et multi-classes, et fait des prédictions à partir d'exemples étiquetés.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Apprentissage supervisé : Formalisation et fonctions de coût

Couvre le formalisme des fonctions d'apprentissage supervisé et de décision dans les problèmes de classification.

Régression logistique : modélisation de la probabilité

Couvre la régression logistique pour la classification binaire en utilisant des méthodes de modélisation de probabilité et d'optimisation.

Apprentissage supervisé dans la tarification des actifs

Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Régression linéaire généralisée : classification

Explorer la régression linéaire généralisée, la classification, les matrices de confusion, les courbes ROC et le bruit dans les données.

Classification linéaire : Paramétrage des lignes et calcul de distance

Couvre le paramétrage des lignes dans l'espace 2D et l'algorithme perceptron.

Classement: Arbres de décision et kNN

Introduit des arbres de décision et des voisins k-nearest pour les tâches de classification, explorant des mesures comme la précision et l'ASC.