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Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore les transformations géométriques et les invariances modernes, en mettant l'accent sur la géométrie projective et les développements historiques.
Explore le métabolisme urbain, l'économie circulaire, les approches comptables et les mesures politiques pour la gestion durable des ressources dans les villes.