Cette séance de cours couvre le concept de régression clairsemée, en se concentrant sur l'estimateur MAP, la régularisation et l'utilisation du bruit additif gaussien. L'instructeur explique la notation et les exemples de régression clairsemée, en soulignant l'importance des techniques de régularisation.
Cette vidéo est disponible exclusivement sur Mediaspace pour un public restreint. Veuillez vous connecter à Mediaspace pour y accéder si vous disposez des autorisations nécessaires.
Regarder sur Mediaspace