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Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.
Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.
