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Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
