Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de 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 sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
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.
Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.
Discute du surajustement, de la sélection des modèles, de la validation croisée, de la régularisation, des représentations de données et de la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.
S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
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 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.
