Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
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.
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
