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 la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Explore l'estimation des erreurs a priori dans la méthode des éléments finis, couvrant l'analyse de convergence, l'orthogonalité, les formulations faibles et la précision optimale.
Discute de la théorie de l'apprentissage statistique, de la complexité de Rademacher et du contrôle empirique des processus pour l'erreur d'estimation.
Couvre le risque dans les décisions d'investissement, l'évaluation des flux de trésorerie incertains, le taux de rendement, les rendements du portefeuille et l'utilité de la variation moyenne.
Explore l'estimation de la probabilité maximale, la régression logistique, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de soutien pour les problèmes de classification.
