Introduit la classification des documents en utilisant des fonctionnalités telles que les mots et les métadonnées, et des modèles tels que k-Nearest-Neighbors et word embeddings.
Explore le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.
Explore les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
Couvre les récipients à pression linéaires et les bases de la géométrie différentielle des surfaces, y compris les vecteurs de base covariants et contravariants.