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.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance, la vraisemblance du log de profil, l'inférence sur les coefficients, la quasi-vraisemblance, la comparaison de modèle et la méthode REML.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
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.
Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.
Déplacez-vous dans des approches instrumentales variables pour des régimes de traitement optimaux, y compris la médecine de précision et des recommandations personnalisées, en mettant l'accent sur les conditions d'identification et les estimateurs robustes basés sur la classification.
Explore l'application de la physique statistique dans les problèmes de calcul, couvrant des sujets tels que l'inférence bayésienne, les modèles de verre de spin de champ moyen, et la détection comprimée.
