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Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Introduit le cours «Comment les gens apprennent II», en mettant l'accent sur les concepts éducatifs et les applications pratiques dans l'apprentissage par projet.
Explore des bosons décalés, des réalisations en treillis de théories de champ sans faille avec protection de symétrie, relations de commutation et criticité.
Explore l'intermodalité dans les transports urbains, les fonctions des pôles d'échange, la conception, la gouvernance, les flux financiers et la gestion de projets sociaux.
Couvre les principes de programmation modulaire, en se concentrant sur la gestion de la complexité du projet grâce à la structuration efficace du code et à la gestion des dépendances.
Couvre les interactions entre les couches vectorielles dans le SIG, y compris les propriétés géométriques, l'arrangement spatial, l'autocorrélation, les modèles d'altitude et les équivalents SQL.
Couvre la réplication de l'analyse de données à partir d'articles scientifiques et propose des extensions créatives pour améliorer les compétences en méta-science des données.
Couvre l'implémentation de listes à l'aide de SAbstractList.java et discute de l'utilisation de StringJoiner et d'itérateurs dans la programmation Java.
