Séance de cours

Modèles linéaires : Récapitulatif et régression logistique

Description

Cette séance de cours commence par un récapitulatif sur les modèles paramétriques, les hyperplans, la régression linéaire et la prédiction multi-sorties. Il se penche ensuite sur la classification binaire en utilisant la régression linéaire, l'approche des moindres carrés et la fonction logistique. Les inconvénients de la fonction pas à pas et la nécessité de la non-linéarité sont discutés. La séance de cours couvre l'optimisation basée sur le gradient, la minimisation des fonctions et l'application de la descente de gradient. Il se termine par une formation à la régression logistique, un calcul de gradient et des mesures d'évaluation de modèle telles que la précision, la précision et le rappel.

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.

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.