Classeurs randomisés dans l'avion ROC

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Description

Cette séance de cours explore le concept de convexité dans le plan ROC, expliquant comment les classificateurs randomisés réalisent des combinaisons convexes. Il fournit une preuve détaillée que le FPR d'un classificateur aléatoire est égal à une combinaison convexe des FPR de ses classificateurs de base.

Enseignant

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Séances de cours associées (29)

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Introduction à la convexité

Présente les concepts clés de la convexité et ses applications dans différents domaines.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

Probabilités et statistiques: bases et applications

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Loi des grands nombres : Convergence forte

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.