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Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
Couvre la minimisation empirique des risques, l'apprentissage statistique et des exemples de prédiction du cancer, de prix des maisons et de génération d'images.
Explore l'optimisation convexe dans la réduction de la dimensionnalité non linéaire, en présentant des applications pratiques dans les tâches de traitement du signal et de régression.