Couvre l'estimation de la probabilité de région extrême, la complexité du modèle, la modélisation des données océanographiques et l'estimation de la probabilité de seuil.
Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Explore les modèles génératifs, la régression logistique et la distribution gaussienne pour approximer les probabilités postérieures et optimiser les performances du modèle.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
Examine les risques, les variations et l'incertitude en matière de réduction des risques de catastrophe au moyen de modèles de probabilité et de fonctions de perte.
