Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.
Se penche sur la sélection immunitaire, l'évolution du cancer, la qualité du néoantigène, le coût de la condition physique, l'hétérogénéité tumorale et les prédictions évolutives.
Explique les principes de la télédétection active, en se concentrant sur le radar à ouverture synthétique et ses applications dans la surveillance de l'environnement.
Explore les méthodes de sélection de variables dans l'apprentissage automatique, y compris les approches de sous-ensemble et de conteneur, en utilisant des procédures exhaustives et gourmandes.
Explore la sélection naturelle, la variation génétique et les changements évolutifs au sein des populations, en utilisant des exemples comme l'anémie des cellules drépanocytaires et l'évolution du virus de la grippe.
Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Explore diverses approches de régularisation, y compris la quasi-norme L0 et la méthode Lasso, en discutant de la sélection des variables et des algorithmes efficaces pour l'optimisation.
Explore l'intégration de l'apprentissage automatique dans des modèles à choix discrets, en soulignant l'importance des contraintes théoriques et des approches hybrides de modélisation.
Explore l'intégrité de la recherche, les considérations éthiques, l'inconduite académique comme le plagiat et les conséquences d'un comportement contraire à l'éthique dans le milieu universitaire.
Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.
