Explore la régression logistique pour la classification binaire, couvrant la modélisation des probabilités, les méthodes d'optimisation et les techniques de régularisation.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
