Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
Explore le modèle de bloc stochastique, le regroupement spectral et la compréhension non paramétrique des modèles de bloc, en mettant l'accent sur les mesures pour comparer les modèles graphiques.
