Explore la rareté de l'apprentissage des réseaux de réaction chimique à partir des données de trajectoire à l'aide de méthodes fondées sur les données et d'approches d'apprentissage.
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et les approches basées sur les gradients pour biaiser les recherches vers des valeurs de vraisemblance plus élevées.
