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Explore le contrôle des variables confondantes dans l'épidémiologie spatiale pour isoler des facteurs de santé spécifiques et discute des méthodes d'ajustement.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les métriques, les normes, la convexité, les gradients et la régression logistique, en mettant l'accent sur les forts taux de convexité et de convergence.
Introduit des concepts clés d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, la régression par rapport à la classification et l'algorithme K-Nearest Neighbors.
