Méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique: régression du noyau et SVM

Cette séance de cours couvre les méthodes du noyau en apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support (SVM). Il commence par le théorème de Representer, qui permet la régression linéaire en exprimant la solution comme une combinaison linéaire déchantillons dapprentissage. L'instructeur explique la fonction du noyau et son rôle dans la mesure de la similarité entre les échantillons, conduisant à la formulation de la matrice du noyau. La séance de cours détaille le processus de régression du noyau, y compris la minimisation empirique du risque et l'approche de descente du gradient pour trouver les paramètres optimaux. La discussion s'étend à la régression des crêtes du noyau, en soulignant l'importance de la régularisation pour éviter les surajustements. L'instructeur explique également comment calculer des prédictions à l'aide des fonctions du noyau sans définir explicitement le mappage des fonctionnalités. La séance de cours se termine par des exemples de SVM du noyau, illustrant comment les méthodes du noyau peuvent être appliquées aux problèmes de classification linéaire et non linéaire, et limpact des hyperparamètres sur les performances du modèle. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des méthodes du noyau et de leurs applications dans l'apprentissage automatique.