Séance de cours
Cette séance de cours couvre les modèles linéaires pour la classification, en commençant par des modèles paramétriques simples et en progressant vers les hyperplans dans des dimensions plus élevées. Il introduit la régression logistique, les fonctions de perte et la minimisation empirique du risque. L'instructeur explique la régression linéaire multi-sorties, le calcul du gradient et la fonction sigmoïde logistique. La séance de cours se termine par une discussion sur la réduction des fonctions en utilisant la descente en gradient et les défis de l'optimisation non convexe.