Règle discriminatoire gaussienne : Classification et limites
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.
Présente les projets de l'EPFL Digital Humanities Master étudiants, couvrant l'apprentissage automatique, les approches interdisciplinaires et la poésie générée par ordinateur.
Explore les défis et les solutions en matière d'apprentissage automatique des ressources pour les appareils IoT, y compris l'analyse de puissance, la classification et l'évaluation des ensembles de données.
Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
Couvre les apprenants faibles dans la stimulation, l'algorithme AdaBoost, les inconvénients, les apprenants faibles simples, les variantes de stimulation et les ondelettes Viola-Jones Haar-Like.
