Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
Couvre le concept de régression du noyau et rend les données linéairement séparables en ajoutant des fonctionnalités et en utilisant des méthodes locales.
Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.
Explore les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de régression et la prévention du surajustement.
