S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris les corollaires, la probabilité conditionnelle, le théorème des probabilités totales et les variables aléatoires.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
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