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Couvre les forêts de décision, la formation, les apprenants faibles, l'entropie, la stimulation, l'estimation de pose 3D et les applications pratiques.
Couvre la régression MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.
Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.
Couvre les règles d'association minière, se concentrant sur les algorithmes de croissance d'Apriori et de FP pour trouver des itemset fréquents et extraire les règles efficacement.
