Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.
Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.
