Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Couvre le classificateur k-NN, la reconnaissance numérique manuscrite, la réduction de données, les applications, la construction de graphes, les limitations et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Couvre l'algorithme de recherche le plus proche du voisin et le lemme de Johnson-Lindenstrauss pour la réduction de la dimensionnalité, en explorant les techniques de prétraitement et le hachage sensible à la localité.
