Relations fluctuante-dissipation pour les diffusions réversibles

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Modèles de valeur extrême: Dérivation technique

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Optimisation des statistiques et de l'apprentissage automatique : estimation maximale de la probabilité

Explore l'estimation maximale de vraisemblance, les modèles linéaires, la régression logistique et les machines vectorielles de support.

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Couvre l'analyse discriminante gaussienne, la log-vraisemblance, l'apprentissage supervisé et la régression logistique.

PCA : Dérivation et optimisation

Couvre la dérivation de la projection PCA, la minimisation des erreurs et l'optimisation du vecteur propre.

Estimation de R: Moments et Covariance

Couvre l'estimation de R, en mettant l'accent sur les moments et la covariance.

Analyse des composantes principales : compréhension de la structure des données

Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.

Propagation de l'incertitude : Estimation et distribution

Discute de l'estimation et de la propagation de l'incertitude dans les variables aléatoires et de l'importance de gérer l'incertitude dans l'analyse statistique.

Modèles linéaires généralisés : régression avec réponses familiales exponentielles

Couvre la régression avec des réponses familiales exponentielles à l'aide de modèles linéaires généralisés.

Modèles de probabilité: Principes fondamentaux

Introduit les bases des modèles de probabilité, couvrant les variables aléatoires, les distributions et l'estimation statistique.

Causal Systems & Transforms: Delay Operator Interprétation des opérateurs de retard

Couvre z Variable en tant qu'opérateur de retard, systèmes réalisables, théorie des probabilités, processus stochastiques et espaces de Hilbert.