Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.
Couvre l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les noyaux d'imagerie, les méthodes de compression et les modèles AR.
Explore l'estimation non paramétrique à l'aide d'estimateurs de densité du noyau pour estimer les fonctions et les paramètres de distribution, en mettant l'accent sur la sélection de la bande passante pour une précision optimale.
Couvre l'estimation multi-déformation et paramétrique dans l'analyse des séries temporelles, y compris l'estimation spectrale et l'ajustement du modèle AR.
Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Explore le résumé statistique des propriétés des gouttes et l'importance de la distribution de la taille des gouttes dans la formation des nuages et des précipitations.
