Probabilités et processus stochastiques

Cette séance de cours couvre des sujets sur les probabilités appliquées et les processus stochastiques. Cela commence par un projet à moyen terme impliquant des scénarios de lancement de pièces et des modèles de chaîne de Markov de graphiques pondérés non orientés. La séance de cours explore ensuite les méthodes de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), en se concentrant sur l'échantillonnage des rejets et l'inférence bayésienne. Il explique le processus de génération de valeurs déchantillon à partir dune distribution cible en utilisant des distributions de proposition et en estimant des paramètres inconnus. La séance de cours se termine par des discussions sur la définition des probabilités de transition, la mise à jour des règles et les distributions invariantes dans les algorithmes MCMC.