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Explore l'inégalité McDiarmid et ses implications dans la théorie des probabilités, en se concentrant sur l'écriture de variations et de concepts clés.
Couvre l'importance de la soustraction de la récompense moyenne dans les méthodes de gradient de politique pour l'apprentissage par renforcement profond, réduisant le bruit dans le gradient stochastique.
Explique les attentes conditionnelles, les événements de conditionnement, le calcul des probabilités et des exemples avec des dés et des variables aléatoires.
Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
