Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
