Chaînes Monte Carlo Markov | EPFL Graph Search

Inférence bayésienne : Avant gaussien pour la moyenne

Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Spin Glasses et estimation bayésienne

Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.

Régression linéaire : perspective d'inférence statistique

Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.