Régression du noyau : Moyenne pondérée et cartes des caractéristiques
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Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.
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 les méthodes du noyau pour les surfaces de séparation non linéaires à l'aide de noyaux polynômes et gaussiens dans les algorithmes Perceptron et SVM.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
