Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore la sélection de variables à travers des méthodes de filtrage et de corrélation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la quantification de la pertinence et la mesure des relations avec l'étiquette.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Explore la malédiction de la dimensionnalité, les méthodes de sélection variables, le coefficient de détermination et les limites des techniques de filtrage.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore l'approximation vectorielle, la détection de signaux, la corrélation, les séries de Fourier et la comparaison de signaux dans les signaux et les systèmes.
Explore les effets de transport dans la catalyse hétérogène, en mettant l'accent sur l'impact du transfert de masse sur la cinétique et les mécanismes de réaction.
