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.
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Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.
Explore la transformation matricielle de l'opérateur de densité en physique quantique et les implications de la mesure du système, conduisant à l'effondrement de l'état.
Couvre les bases du travail avec les fichiers texte dans la programmation C, y compris l'ouverture, la lecture, l'écriture et la fermeture des fichiers, avec des exemples et des démonstrations.
