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Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Explore la sélection naturelle, la variation génétique et les changements évolutifs au sein des populations, en utilisant des exemples comme l'anémie des cellules drépanocytaires et l'évolution du virus de la grippe.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Explore des méthodes d'apprentissage d'ensemble telles que le Ensachage et le Boosting pour améliorer les performances des modèles grâce à l'agrégation et à la sélection de modèles instables.