Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
Couvre la régularisation dans les problèmes les moins carrés, favorisant des solutions optimales tout en s'attaquant à des défis comme la non-unité, le mauvais conditionnement et le sur-ajustement.
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
