Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
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.
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.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
