Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Explore le SVM non linéaire en utilisant des noyaux pour la séparation des données dans des espaces de dimension supérieure, optimisant l'entraînement avec des noyaux pour éviter des transformations explicites.
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.
Explore la correspondance des données non linéaires avec des dimensions plus élevées à l'aide de la SVM et couvre l'expansion des caractéristiques polynomiales, la régularisation, les implications sonores et les méthodes d'ajustement des courbes.
Explore Transductive Support Vector Machine pour le clustering semi-supervisé, visant une erreur nulle sur les points étiquetés et les points non étiquetés bien séparés.
