Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Intensifier l'apprentissage avec la rétroaction humaine, discuter de la convergence des estimateurs et introduire une approche pessimiste pour améliorer les performances.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance, la vraisemblance du log de profil, l'inférence sur les coefficients, la quasi-vraisemblance, la comparaison de modèle et la méthode REML.
Couvre le calcul et l'estimation dans la simulation stochastique, en se concentrant sur la génération de répliques iid et l'échantillonnage d'importance optimale.
Couvre les eigenvectors, les composants principaux, les variables de probabilité, l'algorithme EM, l'inégalité de Jensen et maximiser les limites inférieures.
Couvre un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.
