S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
