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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Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
Couvre la divergence Kullback-Leibler, la régularisation et les statistiques bayésiennes pour lutter contre le surajustement dans les modèles d'apprentissage automatique.
Couvre les types polymorphes dans Amy, y compris les règles Hindley-Milner, les schémas de type, l'instanciation et la gestion des variables de type dans les fonctions.
