Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Couvre l'interprétation de l'équation de Lindblad et sa partie unitaire dans les gaz quantiques.
Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.
Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.
Introduit des concepts clés en probabilité et en statistiques, tels que les événements, les diagrammes de Venn et la probabilité conditionnelle.
Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.
