| Description | apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle.
Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap. |
