Apprentissage de la structure: Chow-Liu Algorithm

Séances de cours associées (27)

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Couvre les transformations des densités continues articulaires et leurs implications sur les distributions de probabilité.

Explore les variables aléatoires discrètes, les probabilités communes et la qualité des tests médicaux en utilisant le théorème de Bayes.

Couvre l'espace de phase, les ensembles de particules, les distributions de probabilité et les fonctions de densité de probabilité.

Couvre la distribution multinomiale, la densité articulaire, la distribution marginale et la distribution conditionnelle.

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.

Explique la décomposition de la prédiction en théorie des probabilités avec des exemples et des calculs.

Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.