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Explore l'intégrité de la recherche, les considérations éthiques, l'inconduite académique comme le plagiat et les conséquences d'un comportement contraire à l'éthique dans le milieu universitaire.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Explore les comptes de flux de matériaux à l'échelle de l'économie, en analysant les flux de matériaux dans une économie et leurs implications environnementales.
Explore la sélection de variables à travers des méthodes de filtrage et de corrélation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la quantification de la pertinence et la mesure des relations avec l'étiquette.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
