Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre la minimisation empirique des risques, l'apprentissage statistique et des exemples de prédiction du cancer, de prix des maisons et de génération d'images.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
