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Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.
Explore les effets de la non-linéarité dans les transistors MOS RF, couvrant l'entrée bicolore, l'intermodulation et le point d'interception du troisième ordre.
Plonge dans l'utilisation d'unités sigmoidales en tant que fonctions de sortie naturelles dans l'apprentissage profond, en se concentrant sur l'interprétation statistique et la dérivation optimale.
