Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.
Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
