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Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.
Introduit k-Nearest Neighbors pour la classification et l'expansion des fonctionnalités pour gérer les données non linéaires via des entrées transformées.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
