Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Concept

Processus gaussien

Séances de cours associées (31)

Processus linéaires généraux: Théorème de décomposition wold

Explore les processus linéaires généraux, le théorème de décomposition Wold et l'analyse spectrale dans l'analyse des séries chronologiques.

Régression du processus gaussien : régression linéaire probabiliste

Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.

Mémoire longue et ARCH: Séries chronologiques Math 342

Explore la mémoire longue dans les séries temporelles et les processus d'hétéroskédasticité conditionnelle autorégressive dans les données financières.

Sub- et Supermartingales: Théorie et applications

Explore les sous-martingales et les supermartingales, les temps d'arrêt et leurs applications dans les processus stochastiques.

Vecteur Autorégression (VAR): Propriétés d'échantillonnage et exemples

Couvre Vector Autoregression (VAR) dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les propriétés d'échantillonnage et des exemples de processus VAR.

Séries chronologiques: Fondements et modèles

Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.

Apprentissage du modèle graphique : Exemples de M-Estimateur

Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.

Processus stochastiques : Mouvement brownien

Explore le mouvement brownien, les équations de Langevin et les processus stochastiques en physique.

Processus stochastiques : Examen et propriétés

Couvre l'examen des variables aléatoires, des fonctions de densité de probabilité, de la variance et des processus gaussiens.

Réseaux neuronaux et théorie du champ quantique

Explore la connexion entre les réseaux neuronaux et la théorie quantique du champ, en se concentrant sur la correspondance entre les espaces de paramètres et de fonctions.

Stratégie en matière de TI : Processus des meilleures pratiques

Explore les meilleures pratiques des processus informatiques, y compris les cadres ITIL 4 et COBIT 2019.

Théorème de la limite centrale : Méthode Delta multivariée

Explore le théorème de la limite centrale, le théorème de Slutsky et la méthode du delta multivarié en probabilité et en convergence de distribution.

Champ moyen stationnaire : Dynamique neuronale MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore le concept de champ moyen stationnaire dans les neurosciences computationnelles pour prédire l'activité neuronale en fonction de la population et des taux de déclenchement d'un seul neurone.

Séries chronologiques: Fondements et modèles

Couvre les principes fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris les modèles, la stationnarité et les aspects pratiques.

Processus linéaires généraux : Comprendre la stationnarité et l'invertibilité

Explore les processus linéaires généraux, mettant l'accent sur la stationnarité et l'invertibilité dans les modèles AR, MA et ARMA.

Modélisation des processus extrêmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore limite extrême théorèmes, processus gaussiens, et la modélisation d'événements rares dans les problèmes spatiaux et les séries chronologiques.

Modèles Max-Stable: Smith et Schlather Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles Smith et Schlather max-stable, explorant leur validité et leur interprétation.

Machine Learning pour une densité de paires supérieure Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se plonge dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire la densité des paires sans spin et comprendre la corrélation électronique dans des systèmes complexes.

Processus ponctuels : Convergence et processus gaussiens Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les processus ponctuels, les critères de convergence, les fonctions de Laplace, les processus gaussiens, les fonctions de covariance et la stationnarité intrinsèque.

Régression du processus gaussien : amandes et comparaisons Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.