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.
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
