Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore la collecte de données, la sélection des caractéristiques, la construction de modèles et l'évaluation des performances dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles.
Explore le traitement des poudres à travers des techniques de fraisage et de classification pour la production de céramique, couvrant le concassage, le fraisage, la rupture des particules et la synthèse des poudres.
Déplacez-vous dans les courbes de repérage et d'apprentissage des connaissances bayésiennes, explorant la prédiction des connaissances des élèves au fil du temps et l'importance d'une mesure précise du rendement.
