Fournit un aperçu de l'économie de l'environnement, couvrant la structure des cours, les concepts clés et la relation entre l'activité économique et les questions environnementales.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Examine le développement durable, en mettant l'accent sur l'interaction entre les actions individuelles et collectives dans la réalisation du progrès social.
Se penche sur le découplage de la croissance économique et des dommages environnementaux, en examinant la «croissance verte» et la courbe de Kuznets environnementale.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.
Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.