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Explore la quantification et le codage des signaux numériques, en discutant de la quantification uniforme, de l'analyse des erreurs et du rapport signal/bruit de quantification.
Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Couvre l'échantillonnage, la validation croisée, la quantification des performances, la détermination optimale du modèle, la détection des surajustements et la sensibilité de classification.
Couvre les bases de la microscopie électronique à balayage, y compris les principes de fonctionnement, la génération d'images, la production de signaux et les défis.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
