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.
Couvre la probabilité appliquée, les chaînes de Markov et les processus stochastiques, y compris les matrices de transition, les valeurs propres et les classes de communication.
Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Explore les modèles génératifs, la régression logistique et la distribution gaussienne pour approximer les probabilités postérieures et optimiser les performances du modèle.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
Couvre la théorie et les applications des statistiques extrêmes, en mettant l'accent sur les modèles de seuil pour l'analyse des extrêmes des séries chronologiques.
Explore la suffisance et l'ancilarité de la théorie de l'échantillonnage, soulignant l'importance de statistiques suffisantes pour compresser les données sans perdre d'information.
Explore la sélection des modèles en utilisant les critères AIC et BIC, en répondant à différentes questions et à l'importance de la parcimonie dans la sélection du meilleur modèle.
