Modèles linéaires et suréquipement

Cette séance de cours se penche sur les modèles linéaires, en se concentrant sur leur résolution et la compréhension des surajustements. L'instructeur explique le concept de fonctions convexes, la condition automatique pour l'optimalité globale et les équations normales pour la régression linéaire. En élargissant les fonctionnalités, la séance de cours montre comment créer des modèles plus puissants et discute du compromis entre la complexité du modèle et le surajustement. L’importance d’ajouter plus de données pour réduire les surajustements est également soulignée, ainsi que les implications en termes de coûts de calcul. La séance de cours conclut en soulignant limportance de la sélection de modèles dans la lutte contre le suréquipement.