Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Explore la régression non paramétrique pour les réseaux, couvrant l'analyse des données d'objets, les graphiques de réseaux, les distances extrinsèques et les projections pratiques.
Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.
