Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore l'application de l'algèbre linéaire en mécanique quantique, mettant l'accent sur les espaces vectoriels, les espaces Hilbert et le théorème spectral.
Se concentre sur la recherche de valeurs propres et de vecteurs propres d'une matrice, en mettant l'accent sur les détails dans les problèmes linéaires d'algèbre.
