Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
