Explore le théorème du représentant, les applications SVM, la mesure de la fluidité, les combinaisons de noyaux et l'évolutivité dans les méthodes du noyau.
Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.
Explore l'apprentissage progressif avec LWPR, en discutant des défis, des données synthétiques, des applications du monde réel et de l'algorithme LWPR.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
