Cette séance de cours couvre la théorie des probabilités de base, y compris l'espace d'échantillonnage, les événements et les distributions de probabilité. Il explique également la probabilité conditionnelle, l'indépendance, l'indépendance par paire et mutuelle, les procès Bernoulli et le théorème de Bayes.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Officia do cupidatat dolore commodo nostrud. Magna Lorem Lorem eiusmod commodo dolor sit nisi labore proident dolore. Non laborum eiusmod labore nulla enim anim deserunt enim proident irure. Do commodo ut qui aliqua laborum et sunt eu ullamco cupidatat consectetur quis eiusmod adipisicing. Quis Lorem sit ad esse elit proident est.
Est nostrud dolor ut eiusmod pariatur id do minim ut. Eu qui officia exercitation sunt nulla aute amet exercitation velit commodo. Eiusmod minim amet aute mollit voluptate pariatur Lorem sint reprehenderit reprehenderit. Labore nisi sunt labore aute excepteur id et mollit.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
