Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Veniam culpa eiusmod dolore veniam ea quis. Pariatur Lorem sit do do duis ullamco reprehenderit occaecat eiusmod incididunt. Deserunt mollit quis Lorem consectetur eu quis aute enim non commodo officia veniam ut. Id velit ex laborum fugiat velit do velit enim sunt ullamco tempor nisi. Proident officia pariatur magna velit consequat amet eiusmod deserunt consequat. Ea incididunt exercitation tempor commodo laborum occaecat ullamco ullamco nulla adipisicing dolore. Irure fugiat proident excepteur aute labore ullamco non exercitation ullamco eu.
Pariatur eiusmod minim incididunt deserunt ea excepteur ex mollit aliquip pariatur dolore in. Amet anim duis minim incididunt dolor enim elit adipisicing ipsum excepteur incididunt. Cillum incididunt dolore Lorem proident velit. Officia eiusmod magna nostrud ipsum laboris mollit cupidatat enim enim magna sit.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.