Concept

Compound probability distribution

Séances de cours associées (32)

Matrices de densité réduite: System+Environnement

Couvre le concept de matrices de densité et l'interaction système-environnement.

Flux d'anosov en 3 dimensions: U(1)-extension et mélange exponentiel

Explore l'extension U(1) des difféomorphismes d'Anosov et la preuve d'un mélange exponentiel à travers une contractivité uniforme et l'annulation par des phases complexes.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.

Modèles thématiques

Introduit des modèles thématiques, couvrant le clustering, le GMM, le LDA, la distribution de Dirichlet et l'inférence variationnelle.

Complément: Quelques exemples de cdfs

Couvre des exemples de fonctions de distribution cumulatives pour les variables aléatoires continues et les corrélations entre les variables aléatoires.

Matrice de densité: Recap et Bloch 'Ball'

Couvre le concept de matrice de densité et ses propriétés, en mettant l'accent sur les mélanges statistiques et les mesures.

Distribution normale multivariée : corrélation et covariance

Couvre la corrélation, la covariance, les estimations empiriques, les valeurs propres, les tests de normalité et les modèles de facteurs.

Analyse des composantes principales : Introduction

Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.

Momentum angulaire et moment d'inertie

Explore l'élan angulaire, le moment d'inertie, les moments composés et le théorème Steiner.

Modèles de mélange : Estimation basée sur la simulation

Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.

Distributions multivariées : Sphériques et elliptiques

Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.

Gestion quantitative des risques : distributions et techniques

Couvre les distributions et les techniques de gestion quantitative des risques pour la modélisation financière.

Distributions sphériques et elliptiques

Couvre les distributions sphériques et elliptiques des vecteurs aléatoires.

Modèles de génération profonde: Partie 2

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes

Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.

Classification des données: Modèles de mélange gaussien

Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.

Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent

Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.

Flux d'anosov en 3 dimensions : Mélanger les propriétés et les mesures d'équilibre

Explore les propriétés de mélange et les mesures d'équilibre dans les flux Anosov tridimensionnels.

Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent

Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.

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Séances de cours associées (32)

Matrices de densité réduite: System+Environnement

Couvre le concept de matrices de densité et l'interaction système-environnement.

Flux d'anosov en 3 dimensions: U(1)-extension et mélange exponentiel

Explore l'extension U(1) des difféomorphismes d'Anosov et la preuve d'un mélange exponentiel à travers une contractivité uniforme et l'annulation par des phases complexes.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

Modèles thématiques

Introduit des modèles thématiques, couvrant le clustering, le GMM, le LDA, la distribution de Dirichlet et l'inférence variationnelle.

Complément: Quelques exemples de cdfs

Couvre des exemples de fonctions de distribution cumulatives pour les variables aléatoires continues et les corrélations entre les variables aléatoires.

Matrice de densité: Recap et Bloch 'Ball'

Couvre le concept de matrice de densité et ses propriétés, en mettant l'accent sur les mélanges statistiques et les mesures.

Distribution normale multivariée : corrélation et covariance

Couvre la corrélation, la covariance, les estimations empiriques, les valeurs propres, les tests de normalité et les modèles de facteurs.

Analyse des composantes principales : Introduction

Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.

Momentum angulaire et moment d'inertie

Explore l'élan angulaire, le moment d'inertie, les moments composés et le théorème Steiner.

Modèles de mélange : Estimation basée sur la simulation

Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.

Distributions multivariées : Sphériques et elliptiques

Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.

Gestion quantitative des risques : distributions et techniques

Couvre les distributions et les techniques de gestion quantitative des risques pour la modélisation financière.

Distributions sphériques et elliptiques

Couvre les distributions sphériques et elliptiques des vecteurs aléatoires.

Modèles de génération profonde: Partie 2

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes

Classification des données: Modèles de mélange gaussien

Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent

Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.

Flux d'anosov en 3 dimensions : Mélanger les propriétés et les mesures d'équilibre

Explore les propriétés de mélange et les mesures d'équilibre dans les flux Anosov tridimensionnels.

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