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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Couvre les problèmes linéaires, le LASSO et l'AMP dans l'apprentissage supervisé, y compris les modèles linéaires généralisés et les modèles N-dimensionnels.
Introduit des bases de régression linéaire du point de vue de la minimisation empirique des risques, couvrant la perte carrée, le prétraitement des données et le calcul du gradient.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Discute de la géométrie des moindres carrés, en explorant les perspectives des lignes et des colonnes, les hyperplans, les projections, les résidus et les vecteurs uniques.
Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.
