Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
