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Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
