Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Explique les concepts clés en probabilité, y compris la probabilité conditionnelle, lindépendance et les variables aléatoires, avec des exemples pratiques pour illustrer leurs applications.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
