Estimation empirique : Estimation de la distribution

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Théorie de la vraisemblance maximale et applications

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

Introduction à la détection quantique: estimation des paramètres et informations sur les pêcheurs

Présente Fisher Information pour l'estimation des paramètres basée sur les données recueillies.

Génération du langage naturel: Techniques de décodage et défis de formation

Couvre les méthodes de décodage et les défis de formation en génération de langage naturel.

Modèles probabilistes pour la régression linéaire

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.

Max Entropy et Monte Carlo

Explore l'entropie maximale, l'entropie de Shannon, les multiplicateurs de Lagrange et les techniques d'échantillonnage Monte Carlo.

Variables aléatoires et valeur prévue

Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.

Boltzmann Machine

Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.

Méthodes d'estimation statistique

Couvre les méthodes d'estimation statistique, y compris le maximum de vraisemblance et l'estimation bayésienne.

Quantification des distributions de probabilité

Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.