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Cette séance de cours couvre les concepts d'apprentissage génératif, les modèles de génération, les antécédents de classe, les caractéristiques et les règles de décision. Il traite également de l'estimation du maximum de vraisemblance, de la régression logistique, de l'analyse discriminante gaussienne et de la distribution normale multivariée. L'instructeur explique comment estimer directement à partir de données et utiliser des modèles génératifs pour la classification.