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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Introduit le classificateur Naive Bayes, qui couvre les hypothèses d'indépendance, les probabilités conditionnelles et les applications dans la classification des documents et le diagnostic médical.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
Couvre le concept de régression du noyau et rend les données linéairement séparables en ajoutant des fonctionnalités et en utilisant des méthodes locales.