Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
Explore l'estimation non paramétrique à l'aide d'estimateurs de densité du noyau pour estimer les fonctions et les paramètres de distribution, en mettant l'accent sur la sélection de la bande passante pour une précision optimale.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
