| leçon 01: Les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique |
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| leçon 02: Apprentissage supervisé & k-nearest neighbors |
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| leçon 03: Sélection de modèle & Évaluation |
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| leçon 04: Régressions paramétriques |
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| leçon 05: Clustering (partitionnement de données) |
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| leçon 06: Arbres de décision & Forêts aléatoires |
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