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Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.
Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
Couvre le rôle des modèles et des données dans lapprentissage statistique et les formulations doptimisation, avec des exemples de problèmes de classification, de régression et destimation de la densité.
Couvre l'application de la propagation de la croyance dans les modèles de blocs stochastiques, en se concentrant sur la simplification du processus et la résolution étape par étape.
