Méthodes du noyau : Récapitulatif et applications

Cette séance de cours fournit un récapitulatif de l'expansion des caractéristiques polynomiales, des fonctions du noyau, du théorème du representateur, de la régression du noyau, de la régression de la crête du noyau, de la SVM du noyau et des méthodes de prédiction. Il couvre également l'importance des représentations de données, des techniques de normalisation et du traitement des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.