Explore les fonctions de masse binomiale et de Poisson, calculant les probabilités et discutant des fonctions de distribution des variables aléatoires.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Couvre les variables aléatoires discrètes, la fonction de masse de probabilité, les propriétés et la distribution binomiale avec des exemples illustratifs.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Plonge dans la théorie des probabilités avancées, couvrant les inégalités, les essais, les distributions et les calculs pour les probabilités et les attentes.
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.
