Régression du noyau : bases et applications

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Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la régression du noyau, y compris le concept de noyaux comme produits scalaires alternatifs, l'utilisation de la régression du noyau pour la prédiction, et le théorème du représentant. Il explore également la malédiction de la dimensionnalité dans les réseaux neuronaux et l'application de caractéristiques aléatoires.

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Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Génie informatique

Architecture matérielle: Architecture matérielle

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