Validation croisée et régularisation

Cette séance de cours couvre les concepts d'ajustement de la courbe polynomiale, d'expansion des caractéristiques, de fonctions du noyau et de techniques de régularisation telles que la régression des crêtes. Il explore également limportance de la complexité du modèle, de lajustement excessif et de lutilisation de méthodes de validation croisée comme k-fold et leave-one-out. L'instructeur explique comment gérer les données non linéaires à l'aide des méthodes du noyau et discute de l'application de la régularisation dans la régression logistique et les machines vectorielles de support.