Théorie avancée de l'information: F-Divergences et erreur de généralisation

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Mesures d'information

Couvre les mesures d'information comme l'entropie et la divergence Kullback-Leibler.

Formulation variationnelle : Mesures d'information

Explore la formulation variationnelle pour mesurer le contenu de l'information et la divergence entre les distributions de probabilité.

Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information

Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Mesures d'information: Partie 2

Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.

K-means et modèle de mélange gaussien

Introduit le clustering de K-means, le modèle de mélange gaussien, l'inégalité de Jensen et l'algorithme EM.

Interprétation de l'entropie

Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.

Théorie de l'information: Capacité du canal et fonctions convexes

Explore la capacité des canaux et les fonctions convexes dans la théorie de l'information, en soulignant l'importance de la convexité.

Convexité géodésique : théorie et applications

Explore la convexité géodésique dans les espaces métriques et ses applications, en discutant des propriétés et de la stabilité des inégalités.

Introduction à la convexité

Présente les concepts clés de la convexité et ses applications dans différents domaines.