Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.
Explore le SVM non linéaire en utilisant des noyaux pour la séparation des données dans des espaces de dimension supérieure, optimisant l'entraînement avec des noyaux pour éviter des transformations explicites.
