Explore la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Explore l'inférence statistique pour les données de banditisme, en mettant l'accent sur les actions de traitement personnalisées et les défis des estimateurs standards.
Explore les algorithmes de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant des sujets tels que les modèles Metropolis-Hasting et le calcul distribué de régression des moins-quaires.
Explore l'estimation des paramètres des EPS à l'aide de la théorie de la réponse linéaire et couvre les défis, les exemples, les algorithmes et la convergence.
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
