Machines vectorielles de soutien: cartographie de données non linéaire
Graph Chatbot
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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.
Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
