Convergence de la descente de gradient

Cette séance de cours couvre la convergence de la descente de gradient pour les fonctions fortement convexes avec le gradient de Lipschitz. Il explique comment le schéma de descente de gradient converge vers le point minimum d'une fonction avec un taux linéaire. La séance de cours traite également des modèles génératifs avec un Poisson antérieur et de la relation entre la régression de Poisson et la régression logistique. En outre, il explore le surajustement dans la régression polynomiale et le concept de régularisation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de pénaliser les coefficients élevés pour éviter le surajustement.