Amandes : Transformations non linéaires
Cette séance de cours couvre la transition des problèmes linéaires à non linéaires dans l'apprentissage automatique, en introduisant le concept de noyaux pour simplifier la représentation des données. Il explique comment les noyaux rendent les données linéairement séparables dans les espaces de fonctionnalités, explore les fonctions populaires du noyau comme les noyaux gaussiens et polynômes, et discute des propriétés et des effets des différents noyaux. Des exercices pratiques démontrent les isolines et l'impact des paramètres du noyau sur la séparation des données.
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