Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.
Couvre les fondements théoriques de la théorie des choix, les décideurs, les alternatives, les attributs, les règles de décision, l'utilité et les hypothèses comportementales.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
