Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage
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Séances de cours associées à Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage | EPFL Graph Search
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
