Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
