HylienDivin 🙋🏻

Posté le 16/01/2023 à 23:14:05

Je l'ai trouvé d'occasion, en très bon état, quasi neuf.

Neuf, il coûte 70 livres. Je l'ai eu pour 35. Relié évidemment.

Je vais passer de bonnes soirées.

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 16/01/2023 à 23:20:52

Citation de 4minutes
T'es un matheux ?

Oui mais c'est un livre de statistiques / d'intelligence artificielle.

Monocle

Posté le 16/01/2023 à 23:24:02

Tu es Blanc

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 16/01/2023 à 23:29:15

Citation de Monocle
Tu es Blanc

Oui desu.

Monocle

Posté le 16/01/2023 à 23:31:00

That's me

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 16/01/2023 à 23:33:17

Citation de Monocle
That's me

Montre-nous ta dernière acquisition litté / philosophique.

Comme l’a dit O. Weininger, le scientifique ne peut prétendre au génie, seuls les artistes et philosophes le peuvent.

Monocle

Posté le 16/01/2023 à 23:35:53

Citation de HylienDivin
Montre-nous ta dernière acquisition litté / philosophique.
Comme l’a dit O. Weininger, le scientifique ne peut prétendre au génie, seuls les artistes et philosophes le peuvent.

Attends je te montre ça demain

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 16/01/2023 à 23:37:00

Citation de Monocle
Attends je te montre ça demain

sah quel plaisir

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 17/01/2023 à 00:05:45

Oui mais si tu y réfléchis même la reglin c’est de l’apprentissage Bayesian . L’approximation naive c’est Average(y) de ton train set , qui est ton intercept , et les coefficients de la reglin c’est ce que tu peux faire de mieux sachant la valeur des inputs.

HylienDivin 🙋🏻

Posté le 17/01/2023 à 00:35:27

Il y a plusieurs chapitres consacrés aux méthodes bayésiennes. Je voulais dire que l’approche naïve qui consiste à prédire la prochaine valeur en utilisant la moyenne peut être améliorée en supposant E[ Y - E[Y] / X ] = a.X, et que le paradigme d’ajustement via le nouveau flot d’information se retrouve dans les méthodes les plus classiques d’apprentissage . Mais oui il y a plusieurs chapitres et exemple où les distributions a priori sont raffinées via les nouveaux inputs .