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.
Explore l'identité thermodynamique, la relation entropie-température et la définition de la pression, illustrant les principes clés avec des exemples pratiques.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Couvre le codage source, la cryptographie et le codage canal dans les systèmes de communication, explorant l'entropie, les codes, les canaux d'erreur et les cours futurs connexes.
