Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
