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Theorie statistique de l'apprentissage

Pourquoi ajuster un echantillon vous apprend quoi que ce soit sur le monde dont il provient, ce que mesure reellement la capacite d'une classe de modeles, et le theoreme selon lequel aucune methode n'est la meilleure partout - avec ce que ce theoreme ne dit pas.

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  1. Generalisation et borne de l'union

    30 min · 120 XP

    L'ecart entre l'erreur que vous mesurez et celle que vous subirez, pourquoi choisir le meilleur parmi de nombreux candidats fait grandir cet ecart, et l'argument de denombrement qui le transforme en garantie.

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  2. La dimension VC et ce quelle mesure

    30 min · 120 XP

    La capacite pour les classes infinies, definie par les etiquetages qu'une famille peut realiser plutot que par le denombrement de ses membres, trouvee en cherchant le plus grand ensemble eclate, et le lemme qui la rend utile.

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  3. Pas de repas gratuit, et ce que le theoreme ne dit pas

    25 min · 100 XP

    L'argument de moyenne qui egalise tous les apprenants sur toutes les cibles, verifie en les enumerant, et la raison pour laquelle il s'agit d'un enonce sur les hypotheses plutot que d'un conseil de desespoir.

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