Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.
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 la sélection des concepts, la méthode Pugh Matrix, les examens préliminaires de conception, l'intégration des systèmes et la vérification dans l'ingénierie des systèmes.
Explore la modélisation, la stabilité et le développement historique des turbines hydrauliques, en mettant l'accent sur les critères de sélection des turbines Francis.
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.
S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Introduit des techniques pour obtenir des estimations impartiales du risque des prédicteurs appris et leur application pour l'accord hyperparamétrique.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
