Statistiques à variables multiples : distribution normale
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Explore la méthode la plus proche des voisins en analyse spatiale, couvrant l'évaluation de la distribution, le calcul de l'indice R et les essais statistiques pour le regroupement.
Présente des preuves informelles, explore les applications pratiques et explique les preuves de théorème en utilisant des méthodes directes et indirectes.
Couvre la mise en œuvre pratique et les applications de la formation contradictoire, des réseaux antagonistes génératifs, de la distance entre les distributions et de l'application de 1-Lipschitz dans les GAN.
Introduit des preuves informelles et leurs applications pratiques en informatique et en mathématiques, en soulignant l'importance de prouver des théorèmes par des méthodes directes et indirectes.
