Probabilité a posteriori

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Statistiques non paramétriques: approche bayésienne

Explore les statistiques non paramétriques, les méthodes bayésiennes et la régression linéaire en mettant l'accent sur l'estimation de la densité du noyau et la distribution postérieure.

Particules chargées en champ magnétique

Explore le comportement des particules chargées dans les champs magnétiques et l'invariance des probabilités quantiques.

Distributions conditionnelles de probabilité

Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.

Traitement du signal : synthèse de filtre et variables aléatoires

Explore les méthodes de synthèse des filtres et le rôle des variables aléatoires dans les systèmes de mesure.

La particule dans le puits potentiel

Explore l'équation de Schrödinger pour une particule dans un puits potentiel.

Analyse discriminante linéaire: Méthodes génériques

Couvre l'analyse discriminante linéaire (ALD) comme méthode génératrice de classement.

Dépendance au temps en mécanique quantique

Explore la dépendance au temps dans la mécanique quantique, les paquets d'ondes, les états stationnaires et la densité de probabilité.

Concepts de base de la statistique: Peser trois objets

Couvre les concepts statistiques de base, les intervalles de confiance, la distribution t et les stratégies d'étude expérimentale.

MCMC avec Metropolis

Couvre la mise en œuvre de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) avec l'algorithme Metropolis pour l'échantillonnage à partir de distributions postérieures.

Inférence variable et réseaux neuraux

Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.