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Plonge dans les concepts fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la théorie, les liens entre les sujets et les défis dans les techniques de navigation.
Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.
Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.
Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
