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.
Couvre les méthodes de solution pour réduire au minimum les convexes composites et explore des exemples comme les moindres carrés régularisés et la récupération de phase.
Explore la régression quantile pour la prévision des prix de l'électricité en utilisant des données de séries chronologiques, la régularisation et l'astuce du noyau.
Explore la dualité conjuguée dans l'optimisation convexe, couvrant les hyperplans faibles et soutenants, les sous-gradients, l'écart de dualité et les conditions de dualité fortes.
Explore l'apprentissage de la solution du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en abordant les problèmes numériques possibles.
Explore la théorie et les applications de l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que la fonction log-déterminante, les transformations affines et l'entropie relative.
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
