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 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.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
