Régression linéaire : vue d'ensemble de la régularisation

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la régression linéaire, en mettant l'accent sur l'importance des techniques de régularisation telles que la régularisation L2. Il explique le concept de modèles probabilistes, la génération d'étiquettes et la nécessité d'une régularisation pour éviter les surajustements et améliorer les performances du modèle. L'instructeur discute du processus de prédiction de nouvelles valeurs et d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de l'inférence statistique et de l'approche bayésienne. La séance de cours explore également la relation entre la régression linéaire et les problèmes inverses dans le traitement du signal, soulignant le rôle de la régularisation dans loptimisation de la précision du modèle.