Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
Explore les astuces stochastiques softmax, la reparamétrisation et l'argmax, en abordant les défis dans l'estimation des attentes et la variance des gradients.
Explore les méthodes d'estimation de la distribution, les fonctions de remise en forme et l'importance de choisir le bon estimateur pour obtenir des résultats précis.
Explore les techniques bayésiennes pour les problèmes de valeur extrême, y compris l'inférence de la chaîne Markov Monte Carlo et de Bayesian, en soulignant l'importance de l'information antérieure et l'utilisation des graphiques.
Couvre le rôle des modèles et des données dans lapprentissage statistique et les formulations doptimisation, avec des exemples de problèmes de classification, de régression et destimation de la densité.
