Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.
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.