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Titre original :
Applied Machine Learning
Contenu du livre :
1. Apprendre à classifier.
- 2. les SVM et les forêts aléatoires - 3. un peu de théorie de l'apprentissage - 4.
Données de haute dimension.
- 5. L'analyse en composantes principales.
- 6. Approximations de faible rang. - 7.
Analyse de corrélation canonique. - 8. Regroupement.
- 9. Regroupement à l'aide de modèles de probabilité.
- 10. Régression. - 11.
Régression : Choix et gestion des modèles.
- 12. La dynamisation. - 13.
Modèles de Markov cachés. - 14. Apprentissage discriminatif des modèles de séquence.
- 15. Inférence de champ moyen. - 16.
Réseaux neuronaux simples. - 17. Classificateurs d'images simples.
- 18. Classification d'images et détection d'objets. - 19.
Petits codes pour grands signaux. - Index.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783030181161 |
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| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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