Explore les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de régression et la prévention du surajustement.
Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Explore les mesures de surajustement et de précision dans la classification des images, en soulignant limportance de la généralisation du modèle et de la précision optimale.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
