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Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.
Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
Fournit un aperçu du modèle Kuramoto généralisé, y compris les fréquences naturelles, le couplage tout-à-tout, les diagrammes de bifurcation et les systèmes de diffusion.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Explore le modèle Kuramoto pour la synchronisation dans les oscillateurs de phase et discute des critères de stabilité et des valeurs de couplage critiques.
