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Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
Explique les méthodes statistiques dans l'analyse quantitative, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la représentation de l'échantillon.
Couvre l'échantillonnage, la validation croisée, la quantification des performances, la détermination optimale du modèle, la détection des surajustements et la sensibilité de classification.
Explore l'échantillonnage, la représentation des signaux, les transformations de points et les espaces vectoriels des signaux dans le contexte des signaux et des systèmes.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les fonctions de transfert, les algorithmes de contrôle et les transformations du système dans des systèmes discrets et analogiques, avec des exercices pratiques inclus.
