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Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Explore les trucs et astuces de MATLAB pour les ingénieurs, couvrant l'installation, les tableaux logiques, le tracé des courbes, l'approximation des fonctions, les fonctions anonymes et l'intégration numérique.
Analyser les réponses de la politique monétaire et budgétaire à l’accumulation de la dette publique et l’impact du Covid-19 sur les économies mondiales.
Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Couvre l'introduction aux outils MATLAB et fournit des instructions d'installation pour l'analyse de flux basée sur la thermodynamique, y compris les pré-exigences comme GIT et CPLEX.
Explore la modélisation métabolique à laide de modèles TFA et cinétiques, couvrant la simulation de croissance, les compromis nutritifs, lanalyse phénotypique et lintégration métabolomique.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
