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Séances de cours associées (42)

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Estimateurs et intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Principes de base de l'estimation ponctuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

Estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'application du théorème de Bayes dans l'estimation scalaire.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la limite de Cramér-Rao, les tests d'hypothèses et l'optimalité en théorie statistique.

Le phénomène Stein et la superefficacité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Modèles de mélange gaussien : matrice de probabilité et de covariance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'indépendance statistique, les modèles de mélange gaussien et l'adaptation des données aux fonctions gaussiennes.

Markov Chains: Concepts généraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts généraux des chaînes de Markov et leurs applications dans divers domaines.

Règle discriminatoire gaussienne : Classification et limites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.

Analyse des données: mesures de corrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'analyse des données, en mettant l'accent sur les concepts statistiques et les mesures de corrélation.

Markov Chain Monte Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour l'échantillonnage.

Auto-encodeur et GAN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les auto-encodeurs pour la compression des données et les GAN pour la génération de données.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Classification : Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le clustering et la classification, la construction de modèles pour affecter des objets à des classes basées sur des valeurs d'attributs.

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