Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Couvre les concepts clés de l'APC, y compris la réduction de la dimensionnalité des données et des fonctions d'extraction, avec des exercices pratiques.
