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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.
Couvre le mouvement, la dynamique et l'énergie unidimensionnels et bidimensionnels en mettant l'accent sur la modélisation mathématique et l'approche rigoureuse.
Explore la méthodologie de la mécanique, y compris la modélisation, l'application des lois, la résolution de problèmes, les limitations théoriques, et l'évolution historique de la mécanique classique.
Explore les défis de l'application des lois de Newton à l'échelle cellulaire et l'importance des coordonnées et des échelles pertinentes en biologie cellulaire.
Explore la biologie cellulaire computationnelle, modélisant la complexité cellulaire à travers des interactions moléculaires et les défis des simulations atomistiques.
