Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.
Couvre les fondements théoriques de la théorie des choix, les décideurs, les alternatives, les attributs, les règles de décision, l'utilité et les hypothèses comportementales.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
Explore l'encodage numérique nouveau pour les DNN, l'optimisation de la précision et de l'efficacité matérielle, et l'avantage d'information multi-joueurs.
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
