Explore les modèles de mélange et les paramètres de niveau individuel dans des scénarios de choix discrets, couvrant la distribution, le théorème de Bayes et les valeurs attendues.
Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.