Le risque de Bayes et la généralisation dans l'apprentissage automatique

Cette séance de cours couvre le concept de risque de Bayes, la plus faible probabilité d'erreur de classification, et la généralisation dans l'apprentissage automatique. Il explique l'importance de choisir des valeurs impaires pour k, l'impact des degrés de liberté sur la complexité et l'interprétation des termes géométriques dans les calculs d'erreurs. L'instructeur discute de la relation entre les taux d'erreur et le nombre de dimensions et de points de données, soulignant les défis de l'erreur augmentent avec les dimensions fixes et les points de données. La séance de cours remet en question les croyances communes au sujet des méthodes d'interpolation et souligne l'importance de minimiser les probabilités de classification erronée.