Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
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.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
