Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.
Couvre des sujets tels que la sortie DFS, la classification des bords, les graphes acycliques, l'exactitude, l'analyse du temps, les SCC et l'algorithme de tri topologique.
Explore les réseaux dirigés avec des relations asymétriques et des hypergraphes qui généralisent les graphiques en permettant aux bords de connecter n'importe quel sous-ensemble de nœuds.
