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Explore les ensembles microcanoniques et canoniques, les contributions historiques, les macroétats, les microétats et les arrangements de particules en thermodynamique statistique.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
Couvre la régularisation dans les problèmes les moins carrés, favorisant des solutions optimales tout en s'attaquant à des défis comme la non-unité, le mauvais conditionnement et le sur-ajustement.
