Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
