Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Explore les modèles de mélange et les paramètres de niveau individuel dans des scénarios de choix discrets, couvrant la distribution, le théorème de Bayes et les valeurs attendues.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Guide les élèves à travers une séance d'examen simulé et fournit des idées sur la résolution des probabilités et des exercices de mathématiques discrètes.
Couvre les statistiques, la conception expérimentale, les erreurs, les distributions, les implications de la taille de l'échantillon et les résultats nuls.
