Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.
Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.
Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.
Explore l'impact de l'imperméabilisation des sols, les statistiques d'utilisation des terres, la segmentation des images et la classification aléatoire des forêts pour une gestion durable des terres.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
