Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Cette séance de cours revisite les sujets de la semaine précédente, en se concentrant sur la loi gaussienne multivariée. Il couvre l'interprétation des probabilités basées sur des moyennes, la définition des lois gaussiennes multivariées, le calcul des probabilités à l'aide de la moyenne et de la covariance, et la discussion de l'indépendance et de la corrélation dans les lois gaussiennes bivariées. La séance de cours explore également les lois marginales et conditionnelles dans les lois gaussiennes multivariées, présentant des exemples de répartition de la taille et du poids. L'instructeur explique comment trouver des lois marginales, des corrélations et des lois conditionnelles, en soulignant l'importance de comprendre les relations entre les variables dans les distributions gaussiennes multivariées.