Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.
Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.