GLMs non paramétriques et image de haut niveau

Cette séance de cours porte sur le concept de relations non paramétriques dans les modèles linéaires généralisés (GLM), l'extension des modèles à des dépendances plus flexibles et l'estimation de fonctions inconnues. Il traite de l'utilisation des estimateurs du noyau, des paramètres de bande passante et des fonctions lisses pour estimer la relation entre les variables. L'instructeur souligne l'importance de comprendre la variabilité par le biais de la probabilité et des modèles, en introduisant le hasard, les événements et les événements indépendants. La séance de cours se transforme également en distributions communes, en fonctions génératrices de moments, entropie et informations mutuelles pour caractériser les distributions, ainsi que les vecteurs aléatoires et les transformations multivariées.