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Explore l'analyse des génotypes et des variants grâce à une étude d'association à l'échelle du génome, en se concentrant sur l'association entre les variants génétiques et les phénotypes comme la hauteur.
Introduit k-Nearest Neighbors pour la classification et l'expansion des fonctionnalités pour gérer les données non linéaires via des entrées transformées.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Explore les fonctions de perte, la descente de gradient et l'impact de la taille des pas sur l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'équilibre délicat requis pour une convergence efficace.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
