Cette séance de cours couvre la régression logistique pour la classification binaire, la dérivation de la fonction de vraisemblance, la méthode de Newton pour l'estimation des paramètres et l'estimation des erreurs de classification. Il étend également la régression logistique à la régression logistique multinomiale pour plusieurs classes.