Explore les limites extrêmes théorèmes, l'analyse statistique et les applications des processus extrêmes dans divers domaines, en mettant l'accent sur la modélisation des événements extrêmes et l'adaptation de modèles appropriés.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore les applications de la théorie des valeurs extrêmes aux séries chronologiques, en discutant de l'extrémogramme, des maxima mobiles et des séquences de seuil d'événements rares.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
