Il s’agit là du cas le plus simple de machine Learning : l’objectif est de pouvoir approximer Y en fonction de X dans un problème plus ou moins linéaire : une simple régression linéaire. Oui mais … pas si simple !! Pour le faire de la « bonne » manière, il faut d’abord comprendre l’algorithme de la descente de gradient, qui est la base de l’apprentissage supervisé.
2019
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