Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les changements de base, les applications bijectives linéaires, les transformations matricielles et les dimensions des espaces de noyau et d'image.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.
Introduit l'analyse de corrélation canonique pour trouver des caractéristiques communes dans des ensembles de données séparés, s'étendant aux données multimodales et aux caractéristiques non linéaires.
Fournit un aperçu de MicroC/OS-II, un noyau en temps réel avec des capacités multitâches et des fonctions déterministes, couvrant des sujets tels que la gestion des tâches, le noyau et la communication intertâche.
