Explore la modélisation des signaux neurobiologiques, en se concentrant sur les pics, la vitesse de tir, plusieurs neurones d'état, et l'estimation des paramètres.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Couvre le calcul et l'estimation dans la simulation stochastique, en se concentrant sur la génération de répliques iid et l'échantillonnage d'importance optimale.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explore les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.
Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.