Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Explore les classes communicantes dans les chaînes de Markov, en distinguant les classes transitoires et récurrentes, et approfondit les propriétés de ces classes.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Explore les propriétés et les exemples de matrices diagonalisables, en mettant l'accent sur la relation entre les vecteurs propres et les valeurs propres.
