Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
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.
Couvre les variables aléatoires discrètes, la fonction de masse de probabilité, les propriétés et la distribution binomiale avec des exemples illustratifs.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
