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Suffisamment de statistiques : tests d’hypothèses
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Séances de cours associées (52)
Formes différentielles sur les collecteurs
Introduit des formes différentielles sur les collecteurs, couvrant les faisceaux tangents et les appariements d'intersection.
Test du rapport de probabilité : test d'hypothèse
Couvre les méthodes de test du rapport de vraisemblance et de test d'hypothèse à l'aide d'estimations maximales de vraisemblance.
Formes harmoniques : théorème principal
Explore les formes harmoniques sur les surfaces de Riemann et l'unicité des solutions aux équations harmoniques.
Test d'hypothèse avec bruit gaussien
Couvre le test d'hypothèse avec le bruit gaussien et la distribution gaussienne standard.
Séries et équations de Fourier
Couvre les séries de Fourier, les fonctions périodiques et les transformées de Fourier.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Définitions et notes
MOOC: Analyse I (partie 1) : Prélude, notions de base, les nombres réels
MOOC: Analyse I
Couvre les définitions et les notations relatives aux fonctions.
Critères de convexité
MOOC: Analyse I
MOOC: Analyse I (partie 6) : Etudes des fonctions, développements limités
Couvre l'étude des fonctions, en se concentrant sur les critères de convexité dans les sous-intervalles fermés.
Suffisamment de statistiques: limites et probabilité d'erreur
Couvre le concept de statistiques suffisantes, en se concentrant sur les limites et la probabilité d'erreur.
Différenciation sous le signe intégral
Explore la différenciation sous le signe intégral et la continuité des fonctions dans les intégrales.
Statistiques: Tests d'hypothèses et intervalles de confiance
Couvre les tests d'hypothèses, les intervalles de confiance, les distributions de données et la signification statistique dans l'analyse des données.
Fonctions réelles : Définitions et propriétés
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Explore les fonctions réelles, couvrant la parité, la périodicité et les fonctions polynomiales.
Fonctions et périodicité
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Couvre les fonctions, y compris les fonctions paires et impaires, la périodicité et les opérations de fonction.
Dérivés partiels : définitions et exemples
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Couvre le concept de dérivés partiels et leurs applications dans l'analyse mathématique.
L'entropie et la deuxième loi de la thermodynamique
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Couvre l'entropie, sa définition et ses implications en thermodynamique.
Python Crash Course
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Fournit un cours intensif Python couvrant les arithmétiques de base, les nombres complexes, les chaînes, les listes, les dictionnaires et plus encore.
Analyse avancée II: équations différentielles et minuteries
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Discute des concepts d'analyse avancée, en se concentrant sur les équations différentielles et les minuteurs dans les microcontrôleurs.
Modules et fonctions Python
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Couvre les bibliothèques Python, les modules, la portée, les fonctions, les lambdas et des exemples pratiques.
Tutoriel mathématique: Graphiques et fonctions
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Introduit les bases mathématiques, y compris la création graphique, la manipulation de liste, et la définition de fonction.
Distributions de probabilités dans les études environnementales
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Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
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