Résumé : Cette formation explique pas à pas les notions compliquées de Machine Learning pour les rendre accessible au plus grand nombre. Apprenez étape par étape les mécanismes des algorithmes des k Nearest Neighbors (k plus proches voisins), de la régression linéaire, de la régression logistique et de l’algorithme des k-mean clustering. Vous apprendrez à évaluer la qualité et précision de ces modèles via des métriques d’erreur. La validation croisée et l’optimisation d’hyper paramètres n’auront plus de secrets pour vous. À la fin de cette formation, vous aurez toutes les bases pour comprendre et construire vos propres modèles de Machine Learning plus poussés.