Brève description / annotation

Présentation du machine learning. Apprentissage supervisé. Sélection de modèle et évaluation. Inférence bayésienne. Régressions paramétriques. Régularisation. Réseaux de neurones artificiels. Méthodes des plus proches voisins. Arbres et forêts. Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux. Réduction de dimension. Clustering.

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