Suréquipement, validation croisée et régularisation

Cette séance de cours couvre les concepts de complexité du modèle, de suréquipement et de l'importance de la validation croisée et de la régularisation dans l'apprentissage automatique. Il explique l'impact des différentes stratégies sur les performances des modèles et fournit des informations sur la gestion des données non linéaires grâce à des techniques telles que k-Nearest Neighbors et l'ajustement de la courbe polynomiale.