Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Plonge dans la quantification de l'entropie dans les données de neurosciences, explorant comment l'activité neuronale représente l'information sensorielle et les implications des séquences binaires.
