Cours
Cours 10: Formulations discriminantes, sélection de modèles
Contenu du cours
- Panorama des techniques de machine learning : formulations supervisées, non-supervisées, problématiques (classification, régression, ...)
- Limites des moindres carrés, introduction du perceptron : introduction détaillée de la fonction coût, retour sur la descente de gradient
- Introduction rapide de la régularisation, sélection de modèles : expression d'une fonction de coût régularisée, étude des cas limites, illustration, Retour sur la validation croisée
- Regression logistique : Formulation, résolution
Poly: pdf
TD
Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
TME
Sujet : Fichier jupyter + ressources
La régularisation en 2 gif animés...
Bibliographie et références utiles
- Saporta
- Duda, Hart, Stork : pattern classification