Cette séance de cours couvre le concept de régression du noyau, en se concentrant sur les voisins les plus proches de K et l'utilisation des noyaux pour rendre les données linéairement séparables en ajoutant des fonctionnalités. Il explique le processus étape par étape, des bases de K-voisins les plus proches à l'application de différents noyaux pour la régression et la classification.
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