Cette séance de cours couvre l'estimation de la vraisemblance maximale pour l'estimation de la distribution, les modèles de mesure linéaires, la régression logistique et l'estimation de la covariance pour les variables gaussiennes. Il se penche également sur Support Vector Machines, à la fois la marge dure et douce, expliquant les concepts et les problèmes d'optimisation impliqués.
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