Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
