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Explore des sujets avancés dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur les extensions SVR et l'optimisation hyperparamétrique, y compris Nu-SVR et RVR.
Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.
Explore le contrôle des variables confondantes dans l'épidémiologie spatiale pour isoler des facteurs de santé spécifiques et discute des méthodes d'ajustement.
Couvre les copules, le théorème de Sklar, les méta distributions et diverses mesures de dépendance comme les corrélations de rang et les coefficients de dépendance de la queue.
Se concentre sur le projet final, guidant les étudiants sur la création d'une histoire de données et d'un pitch vidéo pour leur analyse d'extension créative.