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Diagrammes de phase : équilibre et transformations
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Explore les diagrammes de phase, les transformations, la nucléation, la croissance, la diffusion et la solidification dans les alliages.
Équilibres thermodynamiques : systèmes binaires et ternaires
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Explore les équilibres thermodynamiques dans les systèmes binaires et ternaires, y compris la dissolution des carbures dans les fusions métalliques.
Régression logistique : modélisation de la probabilité
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Couvre la régression logistique pour la classification binaire en utilisant des méthodes de modélisation de probabilité et d'optimisation.
Apprentissage supervisé : Espace image et étiquetage
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Couvre l'apprentissage supervisé, les problèmes de classification binaire et multi-classes, et fait des prédictions à partir d'exemples étiquetés.
Prédiction du lien : bords manquants et méthodes probabilistes
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Se concentre sur la mise en œuvre de la descente de gradient avec l'ensemble de données MNIST et la perte logistique dans l'apprentissage automatique.
Systèmes binaires : diagrammes de phase
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Explore les systèmes binaires, les diagrammes de phase et les propriétés élastiques dans la science des matériaux, en mettant l'accent sur les équilibres de phase et le comportement des matériaux sous déformation.
Détection des palindromes binaires
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Explique la détection des palindromes binaires dans les tableaux en utilisant des opérations bitwise.
Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM
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Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.
Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes
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Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.
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