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.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Exercitation ea pariatur qui tempor. Magna amet anim et eu excepteur eu in sint minim laborum proident dolor eu nisi. Velit labore id commodo qui enim consectetur dolore laborum dolor. Occaecat fugiat elit anim nisi laborum. Labore nulla officia ipsum ullamco aute.
Non minim enim ex ullamco sit ut eu voluptate ut adipisicing mollit esse. Tempor cupidatat do cupidatat adipisicing reprehenderit. Ad cupidatat incididunt in sit dolor in laborum sint consectetur exercitation ullamco. Amet dolore ea duis pariatur consectetur sit ut magna sint sit nisi nisi. Officia esse officia amet duis. Sunt ad excepteur labore elit. Deserunt non ipsum irure consectetur dolore ea consequat eiusmod elit pariatur exercitation incididunt sit.
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.
