K-Les voisins les plus proches et l'extension de la fonctionnalité

Cette séance de cours couvre la méthode k-Nearest Neighbors pour la classification et la régression, en commençant par les modèles linéaires et la progression vers l'apprentissage automatique non linéaire par l'expansion des fonctionnalités. Il explique le concept d'expansion des caractéristiques polynômes et son application dans la transformation des données d'entrée pour un meilleur ajustement du modèle. La malédiction de la dimensionnalité et les propriétés des voisins k-Nearest sont discutées, soulignant l'importance de choisir les bons paramètres pour une performance efficace du modèle.