Validation et méthode k-Nearest Neighbors

Cette séance de cours couvre les concepts de l'apprentissage supervisé, y compris des sujets tels que l'erreur de formation, le risque empirique, l'erreur de généralisation et le risque de population. Il introduit également la méthode k-Nearest Neighbors pour les tâches de classification et de régression, expliquant limportance de minimiser lerreur de généralisation et le rôle du risque de population dans lévaluation du modèle.