Suréquipement, validation croisée et régularisation

Cette séance de cours couvre les concepts de suréquipement, de validation croisée et de régularisation dans le contexte de l'apprentissage automatique. Cela commence par un récapitulatif des propriétés les plus proches voisins et des k voisins les plus proches, puis se plonge dans l'ajustement de la courbe polynomiale et l'expansion des caractéristiques. La séance de cours explique les défis de l'ajustement excessif et du sous-ajustement, démontre l'importance de la complexité du modèle et introduit des techniques telles que la validation croisée en k-fold. Il traite également de l'impact de la régularisation en régression linéaire et en régression logistique, ainsi que de l'importance de trouver la bonne force de régularisation. La présentation se termine par des exemples et des démonstrations présentant les applications pratiques de ces concepts.