Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
