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Explore la correspondance des données non linéaires avec des dimensions plus élevées à l'aide de la SVM et couvre l'expansion des caractéristiques polynomiales, la régularisation, les implications sonores et les méthodes d'ajustement des courbes.
Explore le lemme de Farkas, la séparation hyperplane, la combinatoire et son application dans la théorie des jeux, en se concentrant sur les stratégies de penalty kick.
Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.
Explore l'optimisation robuste dans la radiothérapie et les machines vectorielles de soutien, en mettant l'accent sur les scénarios les plus défavorables et l'utilisation de règles de décision linéaires.
