Séance de cours
Modèles spatiaux latents : Inférence et applications
Séances de cours associées (33)
Espace latent et RDPG : Analyse statistique des données du réseau
Couvre les modèles spatiaux latents, la régression logistique, le RDPG et les réseaux du monde réel.
Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes
Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Modèles de mélange : Estimation basée sur la simulation
Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.
Boltzmann Machine
Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.
Inférence variable et réseaux neuraux
Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.
Paradoxe bus rouge/bus bleu
Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.
Modèle de bloc stochastique: Détection communautaire
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection communautaire.
Régression linéaire probabiliste
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Inférence bayésienne : Variables gaussiennes
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Hypothèse de thermalisation d'état propre
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.