Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Explore l'inférence des hypothèses pour les estimands statistiques dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur des approches robustes et génériques.
Explore l'inférence semi-paramétrique pour les données manquantes et non aléatoires, en abordant les défis de l'analyse statistique et en proposant un estimateur double-robuste.
Couvre la récupération d'informations probabilistes, y compris le modèle de vraisemblance des requêtes, la modélisation du langage et les techniques de lissage pour les termes non récurrents.
Explore la technologie de microarray pour l'analyse des données génomiques, couvrant Affymetrix GeneChip Probe Arrays, le prétraitement des données, la normalisation, l'analyse de l'expression différentielle et les comparaisons de méthodes.
