Séance de cours
Visualisation des nombres aléatoires
Séances de cours associées (38)
Statistiques : Variables aléatoires et fonctions de densité de probabilité
Introduit des variables aléatoires, des fonctions de densité de probabilité, et la distribution gaussienne dans les statistiques.
Distributions de probabilité : Moments et transformations
Couvre les moments de calcul et les transformations de la distribution des probabilités.
Statistiques: Analyse exploratoire des données
Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.
Modèles stochastiques pour les communications : Processus stochastiques en continu - Stationarité
Couvre le concept de la stationnarité dans les processus stochastiques en continu et ses implications dans les systèmes de communication.
Numpy: Radiodiffusion, Opérations, Comparaisons et Constants
Couvre la radiodiffusion, les opérations, les comparaisons et les constantes numpy comme pi, e, et l'infini.
Replique Symétrie Breaking: Modèle d'énergie aléatoire
Explore Replica Symmetry Breaking dans le modèle d'énergie aléatoire, en se concentrant sur les configurations, la variance, la moyenne et le comportement du système.
Sélection de modèles dans les statistiques
Explorer la sélection des modèles dans les statistiques, discuter des principes, des modèles probabilistes, de l'évaluation des caractéristiques et des méthodes de visualisation des données.
Inférence variable et réseaux neuraux
Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.
Théorie de la probabilité : bases et applications
Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et des variables aléatoires.
Mesures de tendance centrale
Couvre la moyenne, la médiane, le mode, les graphiques en boîte et les histogrammes dans les ensembles de données.