Explore les fonctions de masse binomiale et de Poisson, calculant les probabilités et discutant des fonctions de distribution des variables aléatoires.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Plonge dans la théorie des probabilités avancées, couvrant les inégalités, les essais, les distributions et les calculs pour les probabilités et les attentes.
Explore les mathématiques combinatoires, couvrant les permutations, les combinaisons et les coefficients binomiaux, ainsi que les concepts de probabilité et de statistique.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore l'inégalité de Hoeffding et la distribution binomiale, en mettant l'accent sur la minimisation des erreurs et les lacunes de généralisation dans la sélection des prédicteurs.
