Couvre les concepts d'homéomorphismes locaux et de couvertures en multiples, en mettant l'accent sur les conditions dans lesquelles une carte est considérée comme un homéomorphisme local ou une couverture.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore les singularités essentielles et le calcul des résidus dans une analyse complexe, en soulignant la signification de coefficients spécifiques et la validité des intégrales.
