Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore les fonctions de corrélation euclidienne et la transition vers le temps réel en utilisant la rotation Wick, ainsi qu'une discussion sur les bonnes et mauvaises habitudes.
Explorer l'estimation du rétrécissement des matrices de covariance à haute dimension, en comparant les approches linéaires et non linéaires pour une meilleure précision.
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Introduit une autocorrélation spatiale, en se concentrant sur la mesure des relations spatiales dans un voisinage et en utilisant le I de Moran comme coefficient de régression.
