Séance de cours

Apprentissage supervisé : classification et régression

Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la classification et la régression. Parmi les sujets abordés, mentionnons les inférences logiques, l'induction, les modèles d'apprentissage supervisé, la représentation des problèmes, les types de modèles, les limites des décisions et le surajustement. L'instructeur discute de l'algorithme Perceptron, des machines de soutien vectorielles, de la sélection des attributs, de la logique du modèle, de la spécialisation, de la généralisation et du concept de modèles disjonctifs. La séance de cours se décline également en attributs numériques, régression linéaire, régularisation, optimisation, et la transformation logistique. De plus, il explore le concept des noyaux, des transformations non linéaires et de la fonction logistique. Des applications pratiques telles que le filtrage des pourriels à l'aide d'une régression logistique sont également discutées.

À propos de ce résultat
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.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.