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Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
Explore l'analyse probabiliste dans les algorithmes, couvrant le problème de l'embauche et le paradoxe de l'anniversaire, ainsi que les tables de hachage et les fonctions.
Couvre l'injection de code et les attaques de détournement de flux de contrôle, ainsi que des défenses telles que la prévention de l'exécution des données et Stack Canaries.
Explore les raisons de la diffusion plus faible dans les solides cristallins et couvre la théorie atomique, le saut thermique et le mouvement aléatoire.
Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
