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Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.
Explique les étapes d'affectation et de mise à jour dans le clustering K-means, la minimisation des fonctions de perte et les effets métriques de distance.
Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
Découvrez les principes d'économie d'énergie dans les réseaux de capteurs sans fil, en explorant des applications motivantes et des algorithmes intelligents pour l'efficacité énergétique.
Se consacre à la gestion des connaissances pour la réduction des risques de catastrophe, en mettant l'accent sur l'éducation, l'évaluation et l'adaptation technologique.
Explore la dynamique cachée dans le comportement animal, soulignant l'importance d'un comportement à courte échelle pour prédire la dynamique à longue échelle.
