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 l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.
Explore des sujets avancés dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur les extensions SVR et l'optimisation hyperparamétrique, y compris Nu-SVR et RVR.
Explore la convergence de la descente du gradient pour les fonctions fortement convexes et l'importance de la régularisation dans la prévention des surajustements.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.
Couvre la régression polynôme, la descente en gradient, le surajustement, le sous-ajustement, la régularisation et la mise à l'échelle des caractéristiques dans les algorithmes d'optimisation.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
