Séance de cours
Inférence maximale de vraisemblance
Séances de cours associées (134)
Introduction à l'inférence d'entropie maximale
Introduit une inférence d'entropie maximale pour trouver des distributions de probabilité optimales avec une structure supplémentaire minimale.
Estimation et intervalles de confiance
Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.
Introduction à l'inférence
Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.
Probabilité et statistiques
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Essais d'hypothèses : état de la nature
Explore les tests d'hypothèse, en soulignant l'état de la nature et l'importance de choisir le test le plus puissant.
Probabilité conditionnelle : Décomposition de la prévision
Explore la probabilité conditionnelle, le théorème de Bayes et la décomposition de prédiction pour une prise de décision éclairée.
Inférence variable et réseaux neuraux
Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.
Analyse de la pollution atmosphérique
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Probabilité et statistiques pour les SIC
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance
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.