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Modèles de mélange gaussien : matrice de probabilité et de covariance

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Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Statistiques multivariées: Introduction et méthodes

Introduit des statistiques multivariées, mettant l'accent sur la découverte d'associations entre les composantes des données sous forme vectorielle.

Estimation maximale de la probabilité : Statistiques multivariées

Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

Modèles de mélange gaussien: Exercices

Couvre les exercices sur les MGM, en mettant l'accent sur les distributions conditionnelles et marginales.

Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle

Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.

Limites fondamentales de l'apprentissage basé sur le graduat

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.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.

Statistiques pour la science des données: bases et modélisation

Introduit les bases de la modélisation statistique, la théorie des probabilités et les concepts clés pour les applications de la science des données.

Analyse des choix discrets

Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.

Introduction à la théorie des probabilités

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.

Dépendance chez les vecteurs aléatoires

Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse

Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Régression linéaire probabiliste

Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.

Attentes conditionnelles : Principes de base

Introduit les bases de l'attente conditionnelle, couvrant les définitions, les propriétés et les exemples dans le contexte des variables aléatoires.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Raccordement des données avec une fonction Gauss

Explique les fonctions gaussiennes, les données de modélisation, la fonction de vraisemblance et l'optimisation du maximum de vraisemblance.

Probabilité conditionnelle : comprendre l’indépendance

Explore la probabilité conditionnelle et l'indépendance entre les événements, en utilisant des exemples de lancers de dés pour illustrer les concepts fondamentaux de probabilité.