Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Couvre les exercices sur la modélisation statistique, y compris Gibbs Ising, la taille du GCM, l'équité et la simplification dans les modèles enseignants-étudiants.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
