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Inférence bayésienne : Variables gaussiennes

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Séances de cours associées (54)

Distribution normale : propriétés et calculs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Éléments de statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

Estimateurs et intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Introduction à l'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

Modèles stochastiques pour les communications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les vecteurs aléatoires, la densité de probabilité articulaire, les variables aléatoires indépendantes, les fonctions de deux variables aléatoires et les variables aléatoires gaussiennes.

Estimation de R : Distributions marginales et conditionnelles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation de R à l'aide de distributions normales bivariées et explore les distributions marginales et conditionnelles de X1 et X2.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Estimateurs statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.

Modèles de mélange gaussien et signaux sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien et dénigre les signaux bruyants à l'aide d'une approche probabiliste.

Hypothèse de thermalisation d'état propre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.

Probabilité conditionnelle : comprendre les événements et leurs relations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

Probabilités fondamentales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.

Probabilité conditionnelle : Définition et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique le calcul de la probabilité conditionnelle avec des définitions et des exemples.

Séance de révision : Module 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.

Théorème de la limite centrale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le théorème de la limite centrale, montrant comment les processus aléatoires convergent vers une distribution normale.

Loi des grands nombres : Convergence forte Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

Modèles statistiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

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