Explore l'estimation maximale de la probabilité, couvrant les hypothèses, les propriétés, la distribution, l'estimation du rétrécissement et les fonctions de perte.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
