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Couvre la régression polynôme, la descente en gradient, le surajustement, le sous-ajustement, la régularisation et la mise à l'échelle des caractéristiques dans les algorithmes d'optimisation.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
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