Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
