Classificateurs voisins les plus près: Malédiction de dimensionnalité

Cette séance de cours couvre les plus proches Classificateurs Voisins, se concentrant sur la malédiction de la dimensionnalité. Il explique le concept de l'apprentissage automatique supervisé, la fonction voisine la plus proche, et son application dans la régression et la classification. L'instructeur discute du compromis entre les variables biaisées dans k-NN, de la généralisation liée à 1-NN et des implications de la malédiction de la dimensionnalité sur la couverture des données. La séance de cours se termine par des réflexions sur la recherche de la valeur optimale k et des avantages et inconvénients de k-NN comme méthode de moyenne locale.