Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Fournit une vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le gradient de politique et les méthodes critiques des acteurs pour les réseaux de neurones artificiels profonds.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
