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Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
