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Soutenez des machines de vecteur : Maximiser la marge

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Modèles linéaires: Bases de classification

Explore des modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, SVM, k-NN, et la malédiction de dimensionnalité.

Adversarial Machine Learning: Fondamentaux et techniques

Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.

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.

Machines vectorielles de soutien: SVM Basics

Couvre les bases de Support Vector Machines, en se concentrant sur les formulations de marge dure et de marge molle.

Méthodes de noyau: Surfaces de séparation non linéaires

Explore les méthodes du noyau pour les surfaces de séparation non linéaires à l'aide de noyaux polynômes et gaussiens dans les algorithmes Perceptron et SVM.

Modèles linéaires pour la classification

Couvre les modèles linéaires pour la classification, y compris la MVS, les limites de décision, les vecteurs de support et la dualité de Lagrange.

Réseaux neuronaux : Algorithme du modèle Perceptron et de la rétropropagation

Couvre le modèle perceptron et l'algorithme de rétropropagation dans les réseaux neuronaux.

SVM - Principe : Classeurs linéaires

Couvre l'histoire et les applications de SVM, ainsi que la construction de classificateurs linéaires et le concept de marge de classificateur.

Soutenez des machines de vecteur

Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.