Cette séance de cours couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage des machines, en se concentrant sur les versions kernelisées de régression linéaire, de régression des crêtes et de support des machines vectorielles. Il explique le concept des fonctions du noyau, l'astuce du noyau et l'application des méthodes du noyau dans les tâches de régression. La séance de cours se penche également sur l'importance de la complexité des modèles, de l'embouteillage excessif et des techniques de régularisation utilisées pour éviter l'embouteillage excessif.