Apprentissage automatique supervisé
Démontrer les méthodes supervisées de référence au lieu de simplement les appeler : moindres carrés, régression logistique, pénalités de rétrécissement et ensembles d'arbres.
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Les moindres carrés par la dérivée
30 min · 120 XPMinimiser la somme des carrés des résidus sous forme close, le sens de la formule de la pente, et pourquoi le R carré ne peut comparer des modèles de tailles différentes.
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Classification et log-odds
30 min · 120 XPPourquoi un modèle linéaire de probabilité est impossible, ce que signifient réellement les coefficients logistiques, et comment le maximum de vraisemblance les ajuste.
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Rétrécissement : ridge et lasso
25 min · 120 XPÉchanger un peu de biais contre une forte réduction de variance, et la raison géométrique pour laquelle la pénalité L1 produit des zéros exacts là où L2 n'en produit pas.
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Arbres, bagging et forêts aléatoires
30 min · 140 XPLe partitionnement binaire récursif, pourquoi l'indice de Gini surpasse le taux d'erreur comme critère, et comment handicaper chaque arbre améliore l'ensemble.
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