Passer au contenu principal

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Dimension VC

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Copyright © 2025 EPFL, tous droits réservés

Graph Chatbot

Description

Cette séance de cours couvre le concept de la dimension VC, qui est le plus grand entier définissant la taille du sous-ensemble qui peut briser un ensemble de points. Il explique les implications de la dimension VC sur l'apprentissage PAC et le théorème du déjeuner gratuit.

Source officielle

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_0sq3jm5u

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Dans cours

DEMO: duis irure dolor

Adipisicing velit amet aute laborum aliqua sunt. Do qui culpa nisi eu occaecat exercitation Lorem ullamco labore excepteur. Eiusmod excepteur Lorem aliqua eu enim fugiat pariatur eiusmod occaecat. Magna sunt et duis ex voluptate eu Lorem sint amet qui velit excepteur do est. Mollit do et aliquip sit nisi aliqua enim esse ullamco consequat sit qui esse.

Enseignants (2)

tempor minim voluptate

Aliqua minim in eu minim id fugiat labore incididunt. Labore et minim fugiat in. Lorem ea incididunt ea minim deserunt aute ut amet consequat magna minim sint aliquip. Voluptate cupidatat aliquip proident eiusmod amet duis cupidatat do non aliqua commodo culpa. Mollit eiusmod eiusmod incididunt elit enim commodo consectetur.

sit exercitation pariatur in

Tempor elit commodo aliquip in eiusmod duis nulla quis. Sit cupidatat id veniam officia incididunt ex labore ea dolore. Dolor in sint aute mollit ad. Adipisicing do ad nulla ipsum. Consequat est id qui cillum in mollit consequat aute laboris incididunt sunt anim do.

Séances de cours associées (6)

Théorie de l'apprentissage statistique: Crash Course

Offre un cours intensif sur la théorie de l'apprentissage statistique, couvrant les fonctions d'apprentissage et de perte du PAC.

Apprentissage non uniforme et minimisation des risques structurels

Explore l'apprenabilité non uniforme, les théorèmes PAC et la minimisation du risque structurel dans l'apprentissage automatique.

Taux de croissance et convergence uniforme

Explore le taux de croissance, la convergence uniforme, l'apprentissage PAC et les défis d'apprentissage de la distribution.

Safe Machine Learning: Possibilités cryptographiques

Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.

Introduction à l'apprentissage automatique: bases et exemples

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.