Learn · Foundations and Applications of Machine Learning (Bengali)
Lecture 31 of 40Week 7
Lecture 31 : Time-series/সময়ক্রমের বিশ্লেষণ
Prof. Adway Mitra · IIT Kharagpur
Credits and licence
- From
- Foundations and Applications of Machine Learning (Bengali), IIT Kharagpur (at NPTEL)
- Licence
- CC BY-NC-SA, as NPTEL states it. Non-commercial use only.
- Attribution
- NPTEL states: "Distributed under Creative Commons Attribution-ShareAlike / CC BY - NC - SA", beside a BY-NC-SA badge.
- Who can watch
- Tweens profiles and older. How courses are placed
All the lectures
- Lecture 01 : AIML চারপাশের নানা উদাহরণ
- Lecture 02 : AI/ML এর উপকরণ
- Lecture 03 : SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING
- Lecture 04 : ML Model ও Algorithm
- Lecture 05 : AI /ML problem -এর গঠন
- Lecture 6 : K-nearest-neighbor classification/regression
- Lecture 7 : নৈপুণ্যের পরিমাপ : Accuracy, Precision, Recall, Confusion
- Lecture 8 : Discriminative Feature Selection
- Lecture 9 : Decision Tree Algorithm/সিদ্ধান্তলতিকা
- Lecture 10 : classifier -এর সমষ্টি ও Random Forests
- Lecture 11 : Probability Theory ফিরে দেখা
- Lecture 12 : Bayesian এবং Naïve Bayes Classifier
- Lecture 13 : Linear Algebra ফিরে দেখা
- Lecture 14 : Linear Classifiers এবং Perceptron Algorithm
- Lecture 15 : Multi-class Linear Classifier এবং Logistic Regression
- Lecture 16 : Optimization ফিরে দেখা
- Lecture 17 : Linear (সরল) ও Regularized (পরিশোধিত) Regression
- Lecture 18 : Max-margin Linear Classification/সর্বোচ্চ ব্যবধানের শ্রেণীবিভাজন
- Lecture 19 : কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র/Basic Neural Networks
- Lecture 20 : Neural Network গঠন ও Backpropagation
- Lecture 21 : Overfitting and Underfitting
- Lecture 22 : Boosting-এর মাধ্যমে সমষ্টিবদ্ধ অনুমান
- Lecture 23 : Data র মাত্রা (dimensionality) নিয়ন্ত্রণ
- Lecture 24 : শ্রেণী ও বৈশিষ্টের মানের অসাম্য
- Lecture 25 : Supervised Learning অভিযান
- Lecture 26 : Hierarchical Clustering/স্তরভিত্তিক গোষ্ঠীকরণ
- Lecture 27 : K-means Clustering/ K-গড় গোষ্ঠীকরণ
- Lecture 28 : Evaluation of Clustering/গোষ্ঠীকরণের মূল্যায়ন
- Lecture 29 : Mean-shift এবং DB-Scan গোষ্ঠীকরণ
- Lecture 30 : Graph-based Clustering/গোষ্ঠীকরণ
- Lecture 31 : Time-series/সময়ক্রমের বিশ্লেষণ
- Lecture 32 : ব্যতিক্রমী উদাহরণ চিহ্নিতকরণ
- Lecture 33 : Image/চিত্র বিশ্লেষণ
- Lecture 34 : Neural Features for Images
- Lecture 35 : লিখিত Data ও ভাষা বিশ্লেষণ
- Lecture 36 : Sequential Neural Models and Natural Language Processing
- Lecture 37 : সৃষ্টিমূলক/Generative Models, Reinforcement Learning
- Lecture 38 :Transfer Learning and Domain Adaptation
- Lecture 39 : নীতি, নিরপেক্ষতা ও বোধগম্যতা
- Lecture 40 : Machine Learning for Climate Sciences