Classificateurs voisins les plus près et malédiction de dimensionnalité

Cette séance de cours couvre le concept de classificateurs voisins les plus proches dans l'apprentissage automatique supervisé, en se concentrant sur la prédiction des étiquettes basées sur les points de données les plus proches. Il traite de la fonction des voisins les plus proches, de leur application dans les tâches de régression et de classification, et du compromis entre les variables biaisées. En outre, il explore la malédiction de la dimensionnalité, expliquant comment les données à haute dimension affectent la couverture des ensembles de formation et la distance entre les points de données. La séance de cours se penche également sur les limites de généralisation pour 1-NN, fournissant des preuves et des idées sur les limites d'erreur et les termes géométriques.