Explore la régression linéaire à travers les moindres carrés et les équations normales, en soulignant l'importance de minimiser les erreurs pour des prédictions précises.
Explore la factorisation matricielle dans les systèmes de recommandation, couvrant l'optimisation, les mesures d'évaluation et les défis liés à la mise à l'échelle.
