Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore les algorithmes distribués pour les systèmes de contrôle en réseau, couvrant le consensus, la régression des moindres carrés et les réseaux de communication variables dans le temps.
Couvre lintroduction aux modèles additifs généralisés et aux moindres carrés pondérés itératifs pour la vérification des modèles et les ajustements lisses.
Discute de l'application du théorème principal à la régression des moindres carrés dans une RKHS, en se concentrant sur LR de la borne de Rademacher et la constante de Lipschitz.
Explore l'équivalence du système, la représentation d'état-espace, les fonctions de transfert et les anneaux euclidiens, en mettant l'accent sur les matrices unimodulaires et leurs propriétés.
Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.
Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.
