Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Couvre les vecteurs aléatoires, la densité de probabilité articulaire, les variables aléatoires indépendantes, les fonctions de deux variables aléatoires et les variables aléatoires gaussiennes.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
