Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.
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.
Plonge dans l'interprétation statistique des réseaux de neurones artificiels, explorant la probabilité de données et maximisant la précision du modèle.
Explore les tests statistiques pour l'indépendance et l'homogénéité, y compris les tests chi-carré et le test exact de Fisher, avec des exemples pratiques et des applications.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
