Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
