Explore la programmation dynamique des sous-séquences palindromiques, fusionnant les arbres de recherche binaires et trouvant la médiane de deux tableaux triés.
Explore la croissance des algorithmes, les complexités de recherche et les propriétés logarithmiques en profondeur, avec des exercices pratiques inclus.
Explore les algorithmes de recherche de dichotomie, en analysant la complexité et les détails de mise en œuvre pour une recherche efficace dans les listes triées.
Explique l'algorithme de recherche quantique de Grover, qui surpasse les algorithmes classiques dans la recherche de bases de données non structurées en utilisant les requêtes O( √N).
Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
