COM-406: Foundations of Data Science

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Séances de ce cours (89)

Bandits multibras : exploration vs exploitation

Explore l'équilibre entre l'exploration et l'exploitation dans les algorithmes de bandit multi-bras.

Bandits à bras multiples

Couvre le dilemme exploration vs exploitation dans les bandits multi-bras en utilisant l'algorithme Upper Confidence Bound.

Bandits contextuels : une stratégie simplifiée pour la sélection de contenu

Introduit des bandits contextuels pour la sélection de contenu en fonction de différents contextes.

Bandits à bras multiples

Explore des algorithmes pour équilibrer l'exploration et l'exploitation dans un environnement probabiliste.

Bandits à bras multiples : Estimation de la distribution

Couvre les bandits multi-bras et l'estimation de la distribution, soulignant l'importance des estimateurs robustes.

Bandits à bras multiples

Explore les bandits multibras dans des contextes antagonistes et des stratégies pour optimiser les récompenses.

Estimation de la distribution

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.

Estimation empirique : Estimation de la distribution

Couvre les méthodes d'estimation des distributions de probabilité à partir d'échantillons.

Tests de propriétés : distribution uniforme

Couvre les tests de propriétés pour des distributions uniformes et l'importance de prédictions fiables.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions en utilisant diverses méthodes telles que la perte minimale et les attentes.

Tests de propriétés : distributions uniformes

Couvre les tests de propriétés par rapport aux distributions uniformes en utilisant l'approche plug-in.

Estimation de la distribution

Couvre le concept d'estimation de la distribution et l'optimisation des paramètres à l'aide de différents estimateurs.

Estimation de la propriété et famille exponentielle

Couvre les statistiques de test, les valeurs seuils et les limites inférieures pour l'estimation des propriétés.

Estimation de la distribution

Explore l'estimation de la distribution, les contraintes dans les estimateurs et l'analyse concurrentielle pour une estimation robuste.

Famille Exponentielle : Propriétés et Estimation

Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Essais de propriétés

Couvre le concept de test de propriété en utilisant des méthodes statistiques.

Famille exponentielle : distributions d'entropie maximales

Couvre les familles exponentielles et les distributions d'entropie maximales sous contraintes de moment.

Famille exponentielle : distributions et régularité

Couvre la famille exponentielle des distributions et le modèle d'Ising, expliquant le magnétisme par des dipôles et des spins.

Détection et estimation

Couvre la classification binaire, les tests d'hypothèse, les tests de rapport de vraisemblance et les règles de décision.

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