Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Plonge dans l’entropie des données neuroscientifiques et de l’écologie, explorant la représentation de l’information sensorielle et la diversité des populations biologiques.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Couvre le codage source, la cryptographie et le codage canal dans les systèmes de communication, explorant l'entropie, les codes, les canaux d'erreur et les cours futurs connexes.
Couvre les principes fondamentaux de la thermodynamique classique, y compris les conditions aux limites, l'énergie interne, l'entropie et les principes d'équilibre.
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