Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Présente la régularisation Lasso et son application à l'ensemble de données MNIST, en mettant l'accent sur la sélection des fonctionnalités et les exercices pratiques sur la mise en œuvre de la descente en gradient.
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.
