Classification linéaire: Traitement des signaux

Cette séance de cours porte sur la classification linéaire dans le traitement des signaux, axée sur la résolution des problèmes des moindres carrés, la nécessité d'une régularisation et l'inclusion de termes biaisés dans les prédictions linéaires. Il se transforme également en extraction de caractéristiques pour la classification fMRI, la structure des classificateurs linéaires, les fonctions de perte, les techniques de validation croisée et la popularité des classificateurs linéaires dans l'analyse fMRI. L'instructeur discute des échelles spatiales exploitées par l'analyse multivariée des patrons (MVPA) et l'hypothèse de l'hyperacuité, qui explore les détails spatiaux à grain fin dans les données de l'IRMf.