Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les procédures d'échantillonnage pour analyser les phénomènes géographiques continus et leur importance dans la réduction de l'incertitude de prédiction.
Explorer les données Dénoncer les modèles de diffusion, les objectifs de formation, les techniques d'échantillonnage et les défis liés à l'application de la diffusion au texte.
Explore l'intégration Monte-Carlo pour approximer les attentes et les variances à l'aide d'échantillonnage aléatoire et discute des composants d'erreur dans les modèles de choix conditionnel.
