Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Explore la régression logistique pour la classification binaire, couvrant la modélisation des probabilités, les méthodes d'optimisation et les techniques de régularisation.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
