Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
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