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authormarcellus <msimon_fr@hotmail.com>2025-06-11 10:33:27 +0200
committermarcellus <msimon_fr@hotmail.com>2025-06-11 10:33:27 +0200
commite1f23a220085b00d49022c06f848b09304da8983 (patch)
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update: Wednesday 3 June, 10:33:27 from IUseArchBTW
-rw-r--r--IAML/Modèles.md18
1 files changed, 18 insertions, 0 deletions
diff --git a/IAML/Modèles.md b/IAML/Modèles.md
new file mode 100644
index 0000000..98e177e
--- /dev/null
+++ b/IAML/Modèles.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+# Regression linéaire
+-> Trouver les paramètres d'une fonction pour qu'elle colle aux données
+# Erreur d'estimation
+# Apprentissage supervisé
+## Hypothèses
+- Il existe une fonction cible, **f** : _observations -> étiquette
+- Cependant, cette fonction est inconnue
+- On dispose d'un nombre d'observations et d'étiquettes associées
+## But
+Trouver une fonction $h$ qui approxime $f$ étant donné notre ensemble d'apprentissage
+## Différence avec l'apprentissage humain
+- On n'utilise aucun connaissance existante à priori
+- On dispose d'accès limité au données
+- On pose des hypothèses sur la forme de $f$
+# Généralité de l'approche
+Ajout de termes de régularisation
+
+# Arbres de décision