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apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle.Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.