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Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Explore l'estimation des canaux OFDM pour les récepteurs sans fil, en soulignant l'importance d'une estimation précise dans les systèmes de communication sans fil.
Plonge dans les relations entre les troubles de l’humeur, la performance cognitive et la plasticité du cerveau en milieu urbain, en utilisant les données de cohortes médicales.