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Cette séance de cours couvre le concept de régression logistique, en commençant par la classification linéaire pour les classes k=2 et k>2, et en abordant le scénario lorsque les données ne sont pas linéairement séparables. Il traite également de techniques non supervisées comme SVD et PCA pour la réduction de dimensionnalité.