Cette séance de cours couvre les méthodes du noyau en apprentissage automatique, en se concentrant sur des sujets tels que le surajustement vs sous-ajustement, la sélection du modèle, la méthode de validation, LOOCV, la validation croisée k-fold, le surajustement pénalisant, la régression linéaire régularisée, l'expansion des caractéristiques polynomiales, les fonctions du noyau, le noyau gaussien, le noyau polynomial, les propriétés d'expansion des caractéristiques, le noyau.