Explore l'Algorithme de Chow-Liu pour l'apprentissage de la structure et l'optimisation des distributions à travers les arbres à travers la couverture et la divergence K-L.
Examine l'échantillonnage dans l'estimation de la probabilité maximale et ses répercussions sur la contribution conjointe de la probabilité et de la probabilité.
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.
Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et de la théorie des mesures, y compris les probabilités conjointes, les variables aléatoires et le théorème de la limite centrale.
Explore les tests de bonté d'ajustement, les tests X2 et les tests d'indépendance dans les statistiques, avec des exemples pratiques et des applications.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
