Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Couvre l'équilibre de partage, les isothermes de sorption et le rôle de la matière organique naturelle dans la chimie de l'environnement.
Couvre le concept de matrices de densité et l'interaction système-environnement.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Couvre des exemples de fonctions de distribution cumulatives pour les variables aléatoires continues et les corrélations entre les variables aléatoires.
Explore l'élan angulaire, le moment d'inertie, les moments composés et le théorème Steiner.
Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.
Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Couvre les distributions et les techniques de gestion quantitative des risques pour la modélisation financière.
