Modèles de mélange gaussien: Exercices

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Séances de cours associées (27)

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Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Vecteurs aléatoires et modèles stochastiques pour les communications

Couvre les vecteurs aléatoires, la probabilité articulaire et la probabilité conditionnelle dans les modèles stochastiques de communication.

Probabilité et statistiques

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.

Analyse des choix discrets

Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle

Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.

Modélisation statistique et bases de la probabilité

Couvre les bases de la modélisation statistique, les concepts de probabilité et les variables aléatoires pour l'analyse des données.

Bases de probabilité: théorie et applications

Couvre la théorie des probabilités de base, la probabilité conditionnelle, l'indépendance et le théorème de Bayes.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Statistiques pour la science des données: bases et modélisation

Introduit les bases de la modélisation statistique, la théorie des probabilités et les concepts clés pour les applications de la science des données.