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Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
