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Introduit le modèle des risques proportionnels de Cox pour l'analyse de la survie, couvrant l'estimation, l'évaluation des hypothèses et l'interprétation à l'aide des résidus.
Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Explore la série intégrale de Fourier, la convergence, les signaux non périodiques, les relations de symétrie et les applications pratiques dans les signaux et les systèmes.
Couvre les prédicteurs de moyenne locaux, y compris les voisins les plus proches K et les estimateurs Nadaraya-Watson, ainsi que la régression linéaire locale et ses applications.
