Un encodage chaud et une distribution multinomiale

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Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse

Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et les courbes ROC dans l'analyse statistique.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Fiche d'information sur les distributions élémentaires

Couvre les distributions élémentaires comme Bernoulli, Binomial, Géométrique, Négatif Binomial, Poisson et Multinomial.

Inférence statistique : variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de probabilité, les attentes, les variances et les distributions conjointes.

Variables aléatoires et valeur prévue

Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.

Générer des fonctions : Propriétés et applications

Explore les fonctions génératrices, Laplace transforme, et leur rôle dans les distributions de probabilités.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Modèles thématiques

Introduit des modèles thématiques, couvrant le clustering, le GMM, le LDA, la distribution de Dirichlet et l'inférence variationnelle.

Probabilités avancées : Variables aléatoires et valeurs attendues

Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.