Concept
Formule des probabilités composées
Séances de cours associées (31)
Régression linéaire probabiliste
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Modèles graphiques : Règle de la chaîne et élimination des variables
Couvre la règle de la chaîne dans les modèles graphiques et introduit l'élimination des variables.
Apprentissage de la structure: Chow-Liu Algorithm
Explore l'Algorithme de Chow-Liu pour l'apprentissage de la structure et l'optimisation des distributions à travers les arbres à travers la couverture et la divergence K-L.
Probabilité élémentaire : théorie et calculs
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.
Indépendance dans la théorie des probabilités
Explore le concept d'indépendance dans la théorie des probabilités, couvrant les événements, les variables aléatoires et les champs sigma.
Probabilité et mesure : principes fondamentaux et applications
Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et de la théorie des mesures, y compris les probabilités conjointes, les variables aléatoires et le théorème de la limite centrale.
Introduction à l'inférence
Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.
Tests de bien-être dans les statistiques
Explore les tests de bonté d'ajustement, les tests X2 et les tests d'indépendance dans les statistiques, avec des exemples pratiques et des applications.
Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes
Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Modélisation des événements de chevauchement
Couvre le modèle le plus simple pour les événements qui se chevauchent et leurs probabilités.