Modèles linéaires: Bases

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, en commençant par une récapitulation des données et des idées. Il se décline ensuite en modèles paramétriques simples comme des lignes et des plans, expliquant comment ils sont définis et utilisés dans la régression linéaire. La séance de cours explore également la régression linéaire multi-sorties, en discutant de la façon de prédire plusieurs valeurs à l'aide de matrices. De plus, il introduit le concept de limites de décision et évalue la performance des modèles linéaires à l'aide de mesures comme l'erreur carrée moyenne, la précision, le rappel et les courbes ROC. L'instructeur de cette séance de cours est Mathieu Salzmann.