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.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore les problèmes d'optimisation classiques de modélisation en tant que problèmes linéaires mixtes, en se concentrant sur le problème du sac à dos et ses applications.
Explore les bases de la programmation linéaire, y compris les solutions de base, les solutions réalisables, les solutions optimales et les défis dans la résolution de problèmes de programmation entière.
Couvre le théorème de Doignon en programmation entière, indiquant qu'un ensemble est minimalement irréalisable si la suppression de toute contrainte le rend réalisable.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
