Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.
Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynômes, les fonctions du noyau, la régression et le SVM, soulignant l'importance de choisir les fonctions pour l'expansion des fonctionnalités.
Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.
