S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Discute de la distribution de Dirichlet, de l'inférence bayésienne, de la moyenne postérieure et de la variance, des antécédents conjugués et de la distribution prédictive dans le modèle de Dirichlet-Multinôme.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Explore Poisson GLM pour analyser les données de comptage dans l'analyse catégorique, en mettant l'accent sur les tables de contingence et l'inférence bayésienne.
