Random Walks et modèle Moran en génétique des populations

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Entropie et théorie de l'information

Explore l'entropie, l'incertitude, la théorie du codage et les applications de compression de données.

Entropie et algorithmes : Applications au tri et à la pesée

Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.

Techniques d'entropie conditionnelle et de compression de données

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans les techniques de compression de données.

Théorie de l'information: Capacité du canal et fonctions convexes

Explore la capacité des canaux et les fonctions convexes dans la théorie de l'information, en soulignant l'importance de la convexité.

Entropie et informations mutuelles

Sur l'entropie et l'information mutuelle explore la quantification de l'information dans la science des données au moyen de distributions de probabilités.

Quantifier l'aléatoire et l'information dans les données biologiques

Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.

Construire un arbre de décision

Couvre les arbres de décision de construction pour classer les champignons comme toxiques ou non.

Distribution de probabilités et entropie

Explique la distribution des probabilités, l'entropie et l'entropie libre de Gibbs, ainsi que le modèle Weiss.

GLMs non paramétriques et image de haut niveau

Explore les relations non paramétriques dans les GLM et l'importance de comprendre la variabilité par le biais des probabilités et des modèles.

Règle de chaîne pour l'entropie

Explore la règle de chaîne pour l'entropie, décompose l'incertitude dans les variables aléatoires et illustre son application avec des exemples.