Machine Learning Practice

Example: Regression Trees

Exemple : Arbres de régression

Example: Probability Tree Learning

Exemple : Apprentissage d’arbre de probabilité

Example: Implementing a Voting Classifier

Exemple : Implémentation d'un classifieur par vote

Example: Implementing a Bagging Classifier

Exemple : Implémentation d'un classifieur Bagging

Example: Gradient Boosting

Exemple : Gradient Boosting

Decision Trees: Random Subspaces

Arbres de décision : Sous-espaces aléatoires

Decision Tree Learning

Apprentissage par arbre de décision

Boosting

Boostage

Soft Boundary Classification

Classification à limites souples

Non Linear Preprocessing for Support Vector Machines

Prétraitement non linéaire pour machines à vecteurs de support

Logistic Regression Revisited

Régression Logistique Revisitée

Log Likelihood For Classifiers

Log-vraisemblance pour les classificateurs

Introduction to Support Vector Machines

Introduction aux machines à vecteurs de support

Introduction to Quadratic Programming

Introduction à la programmation quadratique

Example: Support Vector Regression

Exemple : Régression par Vecteurs de Support

Example Support Vector Machines for Classification

Machines à vecteurs de support pour la classification

Building Robust Machine-Learned Models via Cross-Validation

Construction de modèles robustes d'apprentissage automatique via validation croisée

The Overfitting Problem

Le problème du surajustement

The Many Charlatans Problem

Le Problème des Nombreux Charlatans

The Charlatan Problem

Le problème du charlatan

Regularization

Régularisation

Hyper Parameter Selection

Sélection des hyperparamètres

Holistic Approach to Cross Validation

Approche Holistique de la Validation Croisée

Example: Using Regularization in the Brain-Machine Interface Problem

Exemple : Utilisation de la régularisation dans le problème de l'interface cerveau-machine

Example: Regularization

Exemple : Régularisation

Example: Grid Search

Exemple : Grid Search

Comparing Model Types

Comparaison des types de modèles

Convolution and Gaussian Filters

Filtres de convolution et gaussiens

Convolution

Utility and Limits of Linear Regression

Utilité et limites de la régression linéaire

Regression

Régression

Multi Regression

Régression Multiple

Limits of the Normal Equation

Limites de l'équation normale

Example: Training Sensitivity with Regression

Exemple : Entraînement de sensibilité avec régression

Example: Predicting Arm Motion

Exemple : Prédiction du mouvement du bras

Logistic Regression

Régression logistique

Introduction to Classifiers

Introduction aux classificateurs

Example: First Movement Behavior Classifier

Exemple : Classificateur de comportement de premier mouvement

Example: Computing Classifier Metrics

Exemple : Calcul des métriques de classifieur

Example: Classes in the Infant Kinematic Data

Exemple : Classes dans les données cinématiques infantiles