Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.
Déplacez-vous dans les courbes de repérage et d'apprentissage des connaissances bayésiennes, explorant la prédiction des connaissances des élèves au fil du temps et l'importance d'une mesure précise du rendement.
Introduit des méthodes de regroupement fondées sur des modèles utilisant des modèles de mélange et des variables latentes, avec des exemples pratiques sur les données d'iris.
