Artificial Neural Networks and Machine Learning

Lecture 17 AINN Single Layer discriminant function

Cours 17 AINN Fonction discriminante monocouche

Lecture 16 3 class problem 2021 09 23 at 02 35 GMT 7

Cours 16 problème à 3 classes 2021 09 23 à 02 35 GMT 7

Lecture 15 Minimum Distance Classifier 2021 09 21 at 02 32 GMT 7

Cours 15 Classificateur de distance minimale 2021 09 21 à 02 32 GMT 7

Lecture 13 Discriminant Functions 2021 09 16 at 02 47 GMT 7

Cours 13 Fonctions discriminantes 2021 09 16 à 02 47 GMT 7

Lecture 12 Problems 2

Cours 12 Problèmes 2

lecture 10 WTA 2021 09 02 at 02 33 GMT 7

Conférence 10 WTA 2021 09 02 à 02 33 GMT 7

Lecture 10 ML 2021 02 08 at 01 40 GMT 8

Conférence 10 ML 2021 02 08 à 01 40 GMT 8

Lecture 09 Learning rules contd 2021 08 31 at 01 34 GMT 7

Cours 09 Règles d'apprentissage suite 2021 08 31 à 01 34 GMT 7

Lecture 08 ML Grad Regression

Cours 08 ML Grad Régression

Lecture 08 A Activation functions

Cours 08 A Fonctions d'activation

lect19 Naïve Bayes Classifier

lect19 Classificateur Naïve Bayes

Lect13 ML 2021 02 15 at 22 34 GMT 8 1

Lect13 ML 2021 02 15 à 22 34 GMT 8 1

lect07 Learning Rules cntd.

lect07 Règles d'apprentissage suite.

lect06 Mculloch-Pitts Model ,and Learning Rules Part 2

lect06 Modèle de Mculloch-Pitts ,et Règles d'apprentissage Partie 2

Lect05 Mc-Culloch - Pitts Model and Learning Rules- Part-1

Lect05 Mc-Culloch - Pitts Modèle et Règles d'apprentissage- Partie-1

Lect 18 ML ROC

Cours 18 ML ROC

Lect 17 ML Covariance Martix and ROC

Cours 17 ML Covariance Matrice et ROC

Lect 16 ML Discriminant Function III

Cours 16 ML Fonction discriminante III

Lect 15 ML Discriminant Function II

Lect 15 ML Fonction discriminante II

Lect 14 ML Discriminant Function I

Cours 14 ML Fonction discriminante I

lect 14 Minimum Distance Classifier

lect 14 Classificateur de distance minimale

Lect 12 ML Bayes Decision considering Losses

Cours 12 ML Décision Bayes en tenant compte des pertes

Lect 11 WTA cntd 2021 09 07 at 02 32 GMT 7

Conférence 11 WTA suite 2021 09 07 à 02 32 GMT 7

Lect 11 ML Bayes Problem

Cours 11 Problème ML Bayes

Lect 09 Regression and Intro Probability

Lect 09 Régression et Introduction aux Probabilités

Lect 04 Introduction AI NN A 2021 08 17 at 02 39 GMT 7

Lect 04 Introduction AI NN A 2021 08 17 à 02 39 GMT 7

Lect 03 AI NN A 2021 08 12 at 23 43 GMT 7

Lect 03 AI NN A 2021 08 12 à 23 43 GMT 7

Lect 02 Introduction AI NN 2021 08 10 at 02 34 GMT 7

Lect 02 Introduction AI NN 2021 08 10 à 02 34 GMT 7

33 ml HMM

33 millilitres HMM

32 ML MarkovChain

32 ML Chaîne de Markov

31 ml kmeans clustering

31 ml partitionnement kmeans

30 ml Decision Tree 06

30 ml Arbre de décision 06

29 ml Decision Tree

29 ml Arbre de décision

28 ml DT 04

27 ml DT 03

26 ml DT 2

25 ml Decision Tree 01

25 ml Arbre de décision 01

24 KNN MKNN classifier

24 KNN MKNN classificateur

23 ml KNN estimate

Estimation KNN de 23 ml

22 ml PNN

22 millilitres PNN