Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
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.
Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.
Explore la généralisation de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les compromis sous-équipés et sur-équipés, les cadres enseignant-étudiant et l'impact des caractéristiques aléatoires sur les performances du modèle.
