
Les solutions des exercices de programmation figurent dans les notebooks
Jupyter disponibles en ligne sur https://github.com/ageron/handson-ml2.
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CHAPITRE 1 : LES FONDAMENTAUX
DU MACHINE LEARNING
1. Si vous avez un jeu d’entraînement comportant des millions de variables,
vous pouvez utiliser une descente de gradient stochastique ou une
descente de gradient par mini-lots, ou encore une descente de gradient
ordinaire si le jeu d’entraînement tient en mémoire. Mais vous ne pouvez
pas utiliser l’équation normale, car le temps de calcul augmente très
rapidement avec le nombre de variables (plus que quadratiquement).
2.
Si les caractéristiques composant ...