Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
Introduit des concepts clés d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, la régression par rapport à la classification et l'algorithme K-Nearest Neighbors.
Couvre le classificateur k-NN, la reconnaissance numérique manuscrite, la réduction de données, les applications, la construction de graphes, les limitations et la malédiction de la dimensionnalité.
