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Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.
Couvre les bases de la microscopie électronique à balayage, y compris la configuration, les signaux et les défis tels que les dommages causés par le faisceau et la charge.
Explore l'inégalité de Hoeffding et la distribution binomiale, en mettant l'accent sur la minimisation des erreurs et les lacunes de généralisation dans la sélection des prédicteurs.
