Qu’est-ce qu’une spline ? Des morceaux de courbe recollés
Une spline raccorde de petits polynômes en des points appelés nœuds pour tracer une courbe lisse. Construction, réglage et limites, avec le code.
Cours & Tutoriels d'Intelligence Artificielle
Le Lasso : la régression qui apprend à ignorer des variables
Une pénalité sur la valeur absolue des coefficients, un losange aux coins sur les axes : voilà comment le Lasso met des variables à zéro tout seul.
GAM : une courbe par variable, additionnées en un seul modèle
Un modèle additif généralisé donne à chaque variable sa propre courbe, puis les additionne. Ce qu’est un GAM, ce qu’il apporte et ce qu’il ne voit pas.
Régression ridge : brider les coefficients pour stabiliser
La régression ridge ajoute une pénalité aux moindres carrés. Ce qu’elle change, ce que règle λ, pourquoi elle ne supprime aucune variable.
RSS : ce que la somme des carrés des résidus mesure
Le RSS (residual sum of squares) additionne les carrés des écarts entre réalité et prédictions. Définition, rôles en coulisses et pièges d’un RSS trop petit.
Coefficient de détermination : ce que le R² mesure vraiment
Le R² compare ton modèle à celui qui répond toujours la moyenne. Formule, lecture de 0 à 1, lien avec la corrélation, calcul en Python et limites à connaître.
K plus proches voisins : prédire en regardant autour de soi
Un point à classer, une seule question : qui est à côté ? Comprends la méthode des K plus proches voisins, son calcul, son lien avec Bayes et ses limites.
Apprentissage non supervisé : chercher sans consigne
Des données, aucune réponse à prédire : découvre comment l’apprentissage non supervisé fait émerger des axes et des groupes, avec l’ACP et les k-moyennes.
Apprentissage supervisé : les vérifications avant de te lancer
Cible remplie, étiquettes abordables, seuil de certitude, dérive surveillée : les contrôles à passer avant de choisir un apprentissage supervisé, et les alternatives.
Apprentissage supervisé : apprendre à prédire par l’exemple
Entrées, sortie, erreur de test, surajustement : comprends ce qu’est l’apprentissage supervisé, de la régression à la classification, avec des cas chiffrés.