Modèles linéaires pour la classification

Cette séance de cours présente des modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique. Il couvre la transition de la régression à la classification, les hyperplans, la régression linéaire, la prédiction multi-sorties et la fonction sigmoïde logistique. L'instructeur explique le processus de formation pour la régression logistique, y compris la fonction de perte d'entropie croisée et le calcul du gradient. La séance de cours traite également des mesures d'évaluation des modèles telles que la précision, la précision, le rappel et les courbes ROC. Des exemples pratiques et des exercices illustrent les concepts, en soulignant l'importance des limites de décision dans différents classificateurs.