Probabilité et régularisation maximales

Cette séance de cours couvre les concepts de Probabilité Maximale et de Régularisation dans l'apprentissage automatique. Il commence par discuter de l'interprétation probabiliste du problème des moindres carrés, de la distribution gaussienne et de l'indépendance. L'instructeur explique comment définir les fonctions de coût à l'aide de log-probabilité et introduit Ridge Regression et la régularisation L1. La séance de cours se penche également sur les propriétés de l'estimation maximale de la probabilité (MLE) et les avantages de l'utilisation de MLE dans la conception de modèles. En outre, il explore l'utilisation de techniques de régularisation L2 et L1 telles que Ridge Regression et Lasso pour éviter une suradaptation dans les modèles linéaires.