Fondements des probabilités et de la statistique
Raisonner rigoureusement sur l'incertitude, puis aborder le problème central de l'apprentissage : séparer l'erreur que l'on peut supprimer de celle que l'on ne peut pas.
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Mondes possibles et axiomes
25 min · 100 XPEspaces d'échantillonnage, événements, et les deux axiomes dont découlent toutes les autres règles, dont la règle du complément et celle de l'addition.
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Bayes et le taux de base
25 min · 100 XPInverser une probabilité conditionnelle, la loi des probabilités totales, et pourquoi un test très précis pour une condition rare produit surtout des faux positifs.
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Erreur réductible et irréductible
20 min · 100 XPLe cadre Y = f(X) + e, pourquoi une part de l'erreur ne peut jamais être supprimée, et la différence entre ajuster pour prédire et ajuster pour expliquer.
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Biais, variance et validation croisée
30 min · 120 XPLa décomposition exacte en trois termes de l'erreur de test attendue, et comment le rééchantillonnage en k blocs estime honnêtement cette erreur à partir des données disponibles.
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Entropie et gain d'information
30 min · 120 XPMesurer l'incertitude en bits, puis mesurer ce qu'une question en retire - la quantité qu'un arbre de décision maximise gloutonnement à chaque coupure.
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