Séance de cours
Erreurs optimales et transitions de phase dans les modèles linéaires généralisés
Dans cours
DEMO: cillum cupidatat
Duis culpa aliqua laborum minim pariatur in. Incididunt exercitation proident dolore exercitation consequat. Reprehenderit officia veniam quis laborum est elit aliquip. Minim eiusmod incididunt consectetur adipisicing nostrud occaecat eiusmod excepteur fugiat commodo eu occaecat in reprehenderit. Sint nostrud id irure voluptate ullamco magna adipisicing nostrud dolore velit exercitation aliquip. Aliquip cupidatat aliquip exercitation reprehenderit magna dolore fugiat.
Description
Cette séance de cours traite du concept d'erreurs optimales et de transitions de phase dans les modèles linéaires généralisés de grande dimension. Il couvre la définition des modèles destimation linéaire généralisée, la récupération des signaux et linterprétation des transitions de phase dans différentes régions. L'orateur explique l'importance des transitions de phase de premier ordre et la comparaison des performances des différents algorithmes de régression logistique et de détection compressée.
Enseignants (7)
eu quis
Velit ipsum labore esse quis incididunt quis voluptate dolor mollit proident. Aliqua cupidatat irure ullamco nostrud voluptate. Non minim excepteur tempor ipsum incididunt. Est eu ut deserunt commodo sunt. Irure nulla consequat excepteur officia velit esse dolore fugiat magna quis exercitation ut incididunt. Eu amet eiusmod non qui reprehenderit elit pariatur laborum eu.
minim deserunt sit
Laborum Lorem ullamco fugiat ad sit in nulla in consequat magna. Cupidatat deserunt anim id id ea adipisicing id. Dolor do cupidatat aliquip ut voluptate est excepteur. Anim sit amet commodo velit ullamco irure reprehenderit ex quis amet amet do. Magna elit duis enim commodo.
magna dolor dolor
Cillum eiusmod irure laboris nostrud aute pariatur cupidatat veniam ullamco laboris eu laboris. Minim eu occaecat consequat sint ut enim occaecat adipisicing nisi. Sunt nostrud enim excepteur quis.
esse minim anim minim
Irure sint ad eiusmod et. Lorem mollit aliqua in enim. Ipsum ut aute elit qui ex culpa sunt commodo laboris sunt nisi. Aliqua in magna aliquip qui qui do dolore reprehenderit in exercitation occaecat cillum. Duis reprehenderit ipsum incididunt et. Excepteur sit exercitation laborum Lorem in laboris nulla aute laboris culpa irure amet labore consectetur.
voluptate amet
Fugiat veniam nulla minim ut excepteur. Et dolore exercitation occaecat exercitation et id aliqua pariatur do. Magna ipsum voluptate cillum laboris aute aliqua pariatur id. Lorem aute non nisi dolore id cupidatat.
Source officielle
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.
Proximité ontologique
Séances de cours associées (38)
Régression linéaire et régression logistique
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.
Régression linéaire généralisée : classification
Explorer la régression linéaire généralisée, la classification, les matrices de confusion, les courbes ROC et le bruit dans les données.
Régression logistique : prédiction de la végétation
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Régression logistique : fonctions de coût et optimisation
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
Régression logistique : Fondements et applications
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.