Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.
Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.
Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.
Explore la probabilité conditionnelle, la loi de la probabilité totale, le théorème de Bayes, et la décomposition de prédiction.
Couvre des exemples de probabilité, y compris le théorème de Bayes, l'indépendance et la probabilité conditionnelle.
Explore la Loi de la Probabilité Totale et ses applications dans des scénarios réels, introduisant des concepts clés en théorie des probabilités.
