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.
Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
Explore les modèles d'indépendance asymptotique pour les extrêmes multivariés et leurs applications dans l'extrapolation des probabilités à des événements rares.
Explore les épidémies dans les données de réseau, couvrant le modèle SIR, le rapport de reproduction de base, la percolation, les réseaux dirigés et l'estimation de la probabilité maximale.
Explore les défis que pose l'insertion de paramètres épidémiologiques à partir des données cliniques, en mettant l'accent sur la COVID-19 et la complexité de l'estimation des rapports de fatalité des infections.
Couvre la modélisation de la volatilité dans la gestion des risques, y compris l'ARMA, l'ARCH, les modèles GARCH, la représentation causale et la prévision.
Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Couvre l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les noyaux d'imagerie, les méthodes de compression et les modèles AR.
