Application de l'apprentissage lié à la régression du noyau

Cette séance de cours applique le théorème principal du cours au cas de la régression des moindres carrés dans un espace de Hilbert du noyau de reproduction (RKHS), en discutant de l'application à LR de la limite de Rademacher et de la constante de Lipschitz de la cartographie. Les diapositives couvrent divers aspects de l'application, y compris la famille de fonctions, les considérations de probabilité et le risque associé à la régression. La séance de cours explore la complexité des fonctions, l'intervalle de valeurs et le taux de convergence, en mettant l'accent sur les concepts clés de l'apprentissage lié et de la régression du noyau.