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.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
Couvre l'inférence statistique, l'apprentissage automatique, les SVM pour la classification des pourriels, le prétraitement des courriels et l'extraction des fonctionnalités.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Couvre les défis de classification d'images, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire et l'approche voisine la plus proche dans les véhicules autonomes.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explore les techniques d'apprentissage non supervisées pour réduire les dimensions des données, en mettant l'accent sur l'APC, l'ADL et l'APC du noyau.
