Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches 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.
Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Présente les principes fondamentaux de la régression dans l'apprentissage automatique, couvrant la logistique des cours, les concepts clés et l'importance des fonctions de perte dans l'évaluation des modèles.
Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore les lois de contrôle d'apprentissage avec Dynamical Systems pour robots, en mettant l'accent sur les problèmes de régression et les techniques d'ajustement.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.
