Règle discriminatoire gaussienne : Classification et limites
Graph Chatbot
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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.
Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore lutilisation des modèles de mélange gaussien pour la transition du clustering à la classification, couvrant la classification binaire, lestimation des paramètres et le classificateur Bayes optimal.
Couvre l'échantillonnage, la validation croisée, la quantification des performances, la détermination optimale du modèle, la détection des surajustements et la sensibilité de classification.
