Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Introduit le classificateur Naive Bayes, qui couvre les hypothèses d'indépendance, les probabilités conditionnelles et les applications dans la classification des documents et le diagnostic médical.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
