Estimation et détection

Cette séance de cours traite des concepts d'estimation et de détection, en soulignant la différence entre la régression et la classification dans l'apprentissage automatique. Il explique comment avoir un modèle probabiliste fournit plus dinformations pour la tâche, conduisant à des façons optimales deffectuer la régression et la classification. L'instructeur couvre des sujets tels que les distributions de probabilité d'apprentissage, la distribution de probabilité conjointe, l'estimation linéaire et la distorsion de norme au carré. La séance de cours se penche sur le processus d'estimation d'une quantité D à partir des observations X, en soulignant l'importance de choisir un bon estimateur et de définir une fonction de coût. Il explore également le concept d'estimateurs linéaires et le principe d'orthogonalité dans la recherche du choix optimal pour l'estimation. La séance de cours se termine par une discussion sur la relation entre les espaces de Hilbert, les modèles linéaires et la projection sur un espace représenté par W.