Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Explore les séries de Fourier pour les fonctions périodiques, en mettant l'accent sur le calcul des coefficients et la représentation des fonctions en utilisant des termes sinus et cosinus.
Explore les modèles de mélange et les paramètres de niveau individuel dans des scénarios de choix discrets, couvrant la distribution, le théorème de Bayes et les valeurs attendues.
Explore les choix discrets et l'apprentissage automatique comme méthodes complémentaires, en discutant de l'apprentissage supervisé, des avantages du modèle, des pièges, des biais d'agrégation, de la classification probabiliste et des données de panel.
