Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.
Explore le compromis entre le biais et la variation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre le biais et la variance dans les prédictions du modèle.
S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.
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.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
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 l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
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 Ridge et Lasso Regression pour la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le réglage hyperparamétrique et la visualisation des coefficients des paramètres.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
