S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Couvre les variables aléatoires gaussiennes, les transformations d'affines et les systèmes linéaires entraînés par le bruit gaussien dans le contrôle multivariable.
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
Explore les techniques de réduction de la variance telles que les variables antithétiques et l'échantillonnage d'importance dans l'estimation de Monte Carlo.
Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.
Couvre le calcul efficace de la capacité calorifique dans les cadres organiques métalliques à l'aide de méthodes classiques quantiques et explore les techniques avancées de PIMD au-delà des repères.
Explore les méthodes de Monte-Carlo pour l'apprentissage par renforcement, en les comparant avec les méthodes TD et en mettant l'accent sur l'efficacité des méthodes TD dans la propagation de l'information.
