Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore le surajustement, la validation croisée et la régularisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du modèle et l'importance de la force de régularisation.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
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.
