Validation croisée : Techniques et applications

Cette séance de cours couvre le concept de validation croisée, y compris la validation croisée du facteur k et les méthodes de sortie unique. Il explique comment la validation croisée aide à la sélection des modèles et au réglage hyperparamétrique. La séance de cours discute également de l'adéquation excessive avec les modèles linéaires, les techniques de régularisation, et leur application dans la régression linéaire et la régression logistique. De plus, il explore la régression des crêtes multi-sorties, la régression des crêtes du noyau et l'incorporation de la régularisation dans les machines vectorielles de soutien. Des exemples pratiques et des exercices sont fournis pour renforcer les concepts théoriques.