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Description
Cette séance de cours couvre la théorie derrière les processus gaussiens, la règle MAP, la suffisance, la non-pertinence et la conception des récepteurs à l'aide des calculs MAP et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
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Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
