Modèles linéaires pour la classification: Partie 3
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Examine la réglementation des produits thérapeutiques, qui couvre la classification, la fabrication, l'autorisation et la publicité, en soulignant l'importance d'une autorisation appropriée pour les médicaments.
