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Explore l'approche statistique par le lancer de dés et les états microscopiques, en discutant des hypothèses fondamentales et des probabilités d'état d'énergie.
Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
Explore l'information mutuelle dans les données biologiques, en mettant l'accent sur son rôle dans la quantification de la dépendance statistique et l'analyse des séquences protéiques.