Régularisation L1 : Solutions sparmées et réduction de dimensionnalité

Cette séance de cours couvre la régularisation L1, en mettant l'accent sur le concept de remplacement du risque empirique par une version régularisée. Il explore comment la régularisation de L1 conduit à des solutions éparses en s'appuyant sur quelques entrées significatives du vecteur d'observation. La séance de cours traite également du concept de réduction de dimensionnalité et des avantages de l'utilisation de la régularisation élastique-net. Diverses dérivations mathématiques et interprétations liées aux antécédents laplaciens et les problèmes d'optimisation sont présentés.