Algorithme Metropolis-Hastings : mise en œuvre et étude de cas
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les compléments des fonctions, l'ordre des paramètres et la manipulation des listes, y compris le comptage des événements et la résolution du « problème des 100 prisonniers ».
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et les approches basées sur les gradients pour biaiser les recherches vers des valeurs de vraisemblance plus élevées.
