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Cours :
- Introduction + arbres de décision
- Apprentissage bayésien, Estimation de densité
- Régression linéaire, logistique, descente de gradient
- Perceptron
- Réseau de neurones
- SVM, Noyaux
- Théorie de l’apprentissage, Ensemble learning
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- Arbre de décisions, prise en main python (lien notebook, lien py)
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