Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Se penche sur les progrès du sous-typage biologique en psychiatrie, en mettant l'accent sur le trouble dépressif majeur et le trouble du spectre autistique.
Se penche sur la physialisation des données, l'expressivité, la visualisation féministe et l'équilibre entre l'exploration et l'explication de la visualisation des données.
Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Introduit LabVIEW pour le traitement et la visualisation des données, couvrant des sujets tels que la synchronisation des formes d'onde et les tables de recherche couleur.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Explore l'analyse de l'humeur exprimée sur Twitter à l'aide de données longitudinales et d'outils d'analyse de texte, en soulignant l'importance de prendre en compte les données biaisées.