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Explore les problèmes d'optimisation, les régions réalisables et les fonctions objectives en mettant l'accent sur les multiplicateurs de Lagrange et la convexité.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
