Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore les vecteurs aléatoires gaussiens et leurs propriétés statistiques, en soulignant l'importance de spécifier des propriétés statistiques dans des vecteurs aléatoires à valeur complexe.
Explore l'inégalité de Hoeffding et la distribution binomiale, en mettant l'accent sur la minimisation des erreurs et les lacunes de généralisation dans la sélection des prédicteurs.
Couvre le théorème d'extension de Caratheodory, l'unicité et l'existence de mesures de probabilité, de variables aléatoires de Bernoulli et d'espaces de variables aléatoires.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Discute de la stationnalité faible-sens dans les processus stochastiques en continu et le calcul des fonctions d'autocorrélation et de corrélation croisée.
