Discussion:Fléau de la dimension
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Sur les façons de combattre le fléau[modifier le code]
Bonjour, La fin de l'article sur le fléau de la dimension se termine par l'idée que l'on peut introduire de la connaissance a priori pour éviter le surapprentissage et qu'en ce cas on parle d'inférence bayésienne. Il me semble que cette manière de présenter les choses est très inexact. Il est certes vrai que dans le cadre des statistiques bayésiennes, c'est le fait d'introduire une distribution a priori sur les paramètres d'un modèle qui est le méchanisme fondamental pour lutter contre l'explosion de la dimension. Néanmoins, il existe de nombreuses autres façons de combattre le fléau de la dimension qui ne sont pas mentionnés dans cet article depuis l'utilisation des techniques de régularisation diverses à l'utilisation de modèles structurés de type modèles graphiques en passant par l'introduction de contraintes sur les paramètres. Il me semble donc nécessaire d'éditer cet article dans ce sens, ce que je suis prêt à faire.--128.93.135.238 (d) 27 avril 2011 à 18:24 (CEST) Guillaume Obozinski
- Bonjour. Je ne suis forcément très au fait des méthodes de régularisation mais je pensais (peut-être naïvement) qu'introduire une régulariser voulait nécessairement dire qu'on introduisait un a priori (puisqu'on contraint le modèle en incluant de l'information extérieure). A mon sens, tout ce qui n'est pas issu de l'observation est a priori.
- Merci d'expliquer et éventuellement, n'hésitez pas à éditer l'article pour l'enrichir (il est sans aucun doute très incomplet !)
Gmt (d) 27 avril 2011 à 19:52 (CEST)
Sources[modifier le code]
Bonjour,
je viens d'ajouter le bandeau 'Sources', il faudrait notamment sourcer la traduction. Ce serait chouette aussi de prendre un point de vue moins "apprentissage" : on parle aussi du phénomène en géométrie algorithmique si je ne m'abuse.