Help on exam machine learning - open to bidding
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Hello, i need please help for an exam on machine learning. I need to understand differents concepts of machine learning and to understand two small projects on python.
I think we need 3 or 4 hours to cover all the topics.
Here are the topics:
I need help pplease to understand differents concepts of advanced machine learning and to understand 2 small project in python .
I have an exam on it , so i need to understand briefly and take notes.
I think we need 3 or 4 hours to cover all the topics.
Here are the topics :
Optimisation
fonctions convexes, sous-différentiel, transformée de Fenchel-Legendre, notion de minimiseur, régle de Fermat
- problème dual d'un problème d'optimisation sous contrainte, lagrangien et point selles, lien entre points selles et solutions primales/duales, conditions KKT
- méthode des multiplicateurs de lagrange, ADMM
NB: Pour cette partie du cours, il est demandé de savoir exprimer le lagrangien d'un problème d'optimisation sous contraintes et de connaître la définition d'un point selle.
En revanche, il n'est PAS demandé de connaître par coeur l'écriture des algorithmes vus en cours
Apprentissage en ligne
- Gradient stochastique
- Gradient stochastique proximal
Modèles de Markov cachés
Conditional Random fields and structured outputs
I The logistic regression model
– Model specification
– Maximum Entropy Modeling
– Parameter estimation
– Improvements to the logistic regression model (l2 and l1 regularization, kernel logistic regression)
I Conditional Random Fields (for sequential data)
– Feature functions
– Inference
– Parameter estimation
I Improvements and extensions to original CRFs
– Regularization
– Hidden-state CRF model
Réseaux de neurones
- Perceptron multicouches et algorithme de rétro-propagation du gradient
- réseaux à convolution
Méthodes à noyaux avancées
- Noyaux pour données structurées
- Méthodes à noyaux sous l’angle des espaces de Hilbert à noyaux auto-reproduisants :
application à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage semi-supervisé, l’apprentissage de noyaux multiples
- Implémentation efficace des méthodes à noyaux par approximation du noyau (Random Fourier Feature)
Apprentissage par renforcement
- Algorithmes de bandits
Nº du projet : #7999565
À propos du projet
3 freelances font une offre moyenne de 625 $ pour ce travail
slt bonsoir je suis docteur en electronique j ai realiser des projet de reconnaissace de la parole par :-les reseaux de neurone de type multicouche -le modele de markov cache -les SVM si tu veut je peut vous e Plus
Hello, Ingénieur Centrale-Supélec+un des meilleurs DEA statistique+expérience recherche et professionelle dans ces domaines. I can help you, it is my speciality either in French or English. Thank you,