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Cette séance de cours couvre les concepts de machine vectorielle de soutien (SVM) et de régression logistique dans le contexte des tâches de classification de la machine learning. Il explique l'importance de maximiser la marge pour une meilleure généralisation et de minimiser le risque empirique sur les données de formation. La séance de cours traite également de la relation entre les tâches de régression et de classification, soulignant l'équivalence des solutions dans le régime de surparamètres.