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Introduit la méthode de Newton pour résoudre les équations non linéaires itérativement, en soulignant sa convergence rapide, mais aussi son incapacité potentielle à converger dans certains cas.
Explore la sélection de modèles imbriqués dans des modèles linéaires, en comparant les modèles à travers des sommes de carrés et ANOVA, avec des exemples pratiques.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
