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Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
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.
Explore les classes latentes dans les modèles de mélange pour la modélisation à choix discret à l'aide de l'ensemble de données Swissmetro, en discutant des modèles spécifiques à la classe et de l'estimation aléatoire des paramètres.