Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.
Couvre le calcul efficace de la capacité calorifique dans les cadres organiques métalliques à l'aide de méthodes classiques quantiques et explore les techniques avancées de PIMD au-delà des repères.
Explore les méthodes de Monte-Carlo pour l'apprentissage par renforcement, en les comparant avec les méthodes TD et en mettant l'accent sur l'efficacité des méthodes TD dans la propagation de l'information.
