Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.
Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.
Introduit des variables aléatoires et leur signification dans la théorie de l'information, couvrant des concepts tels que la valeur attendue et l'entropie de Shannon.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
