Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
