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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.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
