Séance de cours
Cette séance de cours se décline en modèles linéaires, mettant l'accent sur la régression linéaire, la représentation de la forme matricielle et la prédiction multi-sorties. Il couvre les exercices sur l'interprétation de la solution, la classification binaire, les problèmes multi-classes, et la formation de régression logistique. L'instructeur explique le concept d'ajouter la non-linéarité, la fonction sigmoïde logistique et l'interprétation probabiliste. La séance de cours se termine par des discussions sur l'optimisation itérative, basée sur le gradient, minimisant les fonctions convexes et non convexes, et la descente du gradient pour les fonctions multivariées.