Régression linéaire et descente de gradient : de l’évaluation immobilière à l’apprentissage profond
Cet article utilise l’évaluation immobilière comme exemple pour expliquer les algorithmes de régression linéaire et de descente de gradient de manière claire et concise. La régression linéaire prédit les prix des maisons en trouvant la droite de meilleur ajustement, tandis que la descente de gradient est un algorithme itératif utilisé pour trouver les paramètres optimaux qui minimisent la fonction d’erreur. L’article compare l’erreur absolue et l’erreur quadratique, en expliquant pourquoi l’erreur quadratique est plus efficace dans la descente de gradient car elle garantit la régularité de la fonction d’erreur, évitant ainsi les optima locaux. Enfin, l’article relie ces concepts à l’apprentissage profond, en soulignant que l’essence de l’apprentissage profond consiste également à minimiser l’erreur en ajustant les paramètres.