Maximisation et regroupement des attentes

Cette séance de cours couvre l'algorithme de maximisation d'attente et les techniques de regroupement, en mettant l'accent sur des sujets tels que Gibbs Samplement, équilibre détaillé, inférence postérieure et recuit simulé. Les diapositives discutent du processus de mise à jour des configurations, de l'équilibre des probabilités et de l'idée de regrouper les points de données en groupes en fonction de la similarité.