Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore la décomposition gaussienne et la distribution du temps de retour en chimie, en soulignant l'importance d'oublier les constantes et d'analyser les facteurs de transcription des gènes.
Explore la cohérence prédictive dans les systèmes de prévision séquentielle, en mettant l'accent sur l'utilité de la prédiction sur l'estimation et sur l'importance des approches préalables.
