Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
