Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Explore la méthode de classification la plus proche du voisin, en discutant de ses limites dans les espaces de grande dimension et de l'importance de la corrélation spatiale pour des prédictions efficaces.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Se penche sur la finance, en mettant l'accent sur le risque et le rendement des investissements, couvrant les flux de trésorerie disponibles, les dividendes, la VAN, l'EBIT et l'analyse de portefeuille.