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Machines vectorielles de soutien: bases et applications

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Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

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.

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Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

Modèles linéaires: Bases

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

Flexibilité des modèles et de l'échange de devises

S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.

Modèles linéaires pour la classification: Partie 3

Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.

Expansion des fonctionnalités et méthodes Kernel

Explore l'expansion des fonctionnalités, les méthodes du noyau, la SVM et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.

Régression linéaire généralisée : classification

Explorer la régression linéaire généralisée, la classification, les matrices de confusion, les courbes ROC et le bruit dans les données.

Régression polynomiale : vue d'ensemble

Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.

Régression logistique : prédiction de la végétation

Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.

Modèles linéaires: Récapitulatif et Extensions

Couvre les modèles linéaires, la classification multi-classes, les k-voisins les plus proches et les techniques d'expansion des caractéristiques.

K-Les voisins les plus proches et l'extension de la fonctionnalité

Introduit k-Nearest Neighbors pour la classification et l'expansion des fonctionnalités pour gérer les données non linéaires via des entrées transformées.