Théorie de l'apprentissage statistique: Crash Course

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Fonctions réelles : Définitions et propriétés

Explore les fonctions réelles, couvrant la parité, la périodicité et les fonctions polynomiales.

Probabilité et statistiques

Couvre les concepts mathématiques de la théorie des nombres à la probabilité et aux statistiques.

Fonctions probabilistes : champs libres et variables aléatoires

Couvre les champs libres et les fonctions probabilistes, en se concentrant sur les variables aléatoires et leurs propriétés.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Preuve d'écarts de processus empiriques

Couvre la preuve des limites sur les écarts de processus empiriques, en se concentrant sur les dérivations mathématiques et les inégalités.

Relations en informatique

Explore les propriétés des relations en informatique, y compris les relations d'équivalence et la partition d'un ensemble.

Aperçu du cours: Teaser on Course Contents

Offre un aperçu de la logique propositionnelle et des prédicats, des ensembles, des fonctions, des relations, des algorithmes, des villes suisses, des tables de tri, des infections Covid, des mains de poker et des nombres premiers.

Introduction et Notations

Introduit des concepts de probabilité avancés, en se concentrant sur les notations et les conventions clés.

Série Taylor: Convergence et applications

Explore la convergence des séries de Taylor et ses applications dans l'approximation des fonctions et la résolution de problèmes mathématiques.

L'entropie et la deuxième loi de la thermodynamique

Couvre l'entropie, sa définition et ses implications en thermodynamique.