Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Explore les techniques de régression non paramétrique, y compris les splines, le compromis entre les variables de biais, les fonctions orthogonales, les ondulations et les estimateurs de modulation.
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.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
Explore l'estimation non paramétrique à l'aide d'estimateurs de densité du noyau pour estimer les fonctions et les paramètres de distribution, en mettant l'accent sur la sélection de la bande passante pour une précision optimale.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
