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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Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
Discute de l'importance de la collecte de données et de la préparation à la classification, y compris les défis d'étiquetage et les méthodes de crowdsourcing.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
Explore la sélection des modèles en utilisant les critères AIC et BIC, en répondant à différentes questions et à l'importance de la parcimonie dans la sélection du meilleur modèle.
