Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Explore les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de régression et la prévention du surajustement.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
