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Explore les motivations derrière l'utilisation de Facebook, le nombre de Dunbar, les types de capital social et l'impact d'Internet sur le capital social.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Explore l'analyse de sensibilité électrochimique à travers la chrono-ampérométrie et la voltammétrie cyclique, y compris l'analyse de régression et le calcul de sensibilité pour la détection du peroxyde d'hydrogène.
Examine la relation complexe entre le bonheur et la croissance économique, en soulignant l'impact de la satisfaction à la consommation, de la prospérité relative et des déterminants clés du bonheur.
