Claire Brécheteau - La dimension de Vapnik-Chervonenkis

  Рет қаралды 1,510

Centre Henri Lebesgue

Centre Henri Lebesgue

Күн бұрын

La dimension de Vapnik-Chervonenkis, un lien entre les statistiques et la géométrie.
Considérons une population et un ensemble d’individus choisis au hasard dans cette population. Nous allons étudier la qualité d’approximation de la densité d’occupation de terrains par la proportion d’individus qui y sont présents. Cette étude dépendra de la complexité géométrique des terrains considérés.
Dans l’exposé, un individu sera assimilé à un grain de sable et la population à un tas de sable.

Пікірлер: 3
@mirachan5231
@mirachan5231 7 ай бұрын
Super compréhensible merci!
@jardozouille1677
@jardozouille1677 Жыл бұрын
Super vidéo. Il y a plein de résultats en Machine Learning qui exploitent la VC-dim pour caractériser des classes de fonction PAC-apprenables. Ca a (en partie) donné à Leslie Valiant le prix Turing en 2010.
@edwinroussin
@edwinroussin Жыл бұрын
tellement court 5 min pour expliquer quelque chose
Antoine Soulas - La théorie de la décohérence
5:45
Centre Henri Lebesgue
Рет қаралды 671
“Don’t stop the chances.”
00:44
ISSEI / いっせい
Рет қаралды 62 МЛН
"La théorie de l'apprentissage de Vapnik et les progrès récents de l'IA" par Yann Le Cun
1:16:15
Société Mathématique de France - SMF
Рет қаралды 17 М.
Adrien Abgrall - Origami et nombres algébriques
5:46
Centre Henri Lebesgue
Рет қаралды 717
Théo Untrau - Délicatesse des nombres premiers
5:34
Centre Henri Lebesgue
Рет қаралды 2,8 М.
Florestan Martin Baillon - La droite de Berkovich en images
5:46
Centre Henri Lebesgue
Рет қаралды 474
Model Complexity and VC Dimension
21:20
Bert Huang
Рет қаралды 34 М.
PAC Learning and VC Dimension
17:17
John Mount
Рет қаралды 19 М.
VC Dimension
17:42
Alexander Ihler
Рет қаралды 88 М.
Machine Learning | The Vapnik-Chervonenkis Dimension
12:10
RANJI RAJ
Рет қаралды 56 М.
“Don’t stop the chances.”
00:44
ISSEI / いっせい
Рет қаралды 62 МЛН