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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Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
