Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Plongez dans l'importance des fonctionnalités, de l'évolution des modèles, des défis d'étiquetage et de la sélection des modèles dans l'apprentissage automatique.
Explore la collecte de données, la sélection des caractéristiques, la construction de modèles et l'évaluation des performances dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles.
Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Explore le surajustement, la validation croisée et la régularisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du modèle et l'importance de la force de régularisation.
Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.
