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Cette séance de cours introduit les fondamentaux de la régression linéaire, un modèle qui établit une relation linéaire entre les entrées et les sorties. Il couvre les concepts de régression linéaire simple et multiple, la fonction de régression et les objectifs de régression dans la prédiction et l'interprétation. L'instructeur discute de l'importance de comprendre la corrélation par rapport à la causalité dans l'analyse de régression et fournit des exemples d'applications de régression dans divers domaines. La séance de cours aborde également le processus d'apprentissage, l'estimation des paramètres et les algorithmes d'optimisation utilisés pour adapter le modèle de régression.
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