Guillaume Obozinski

EPFL SDSC
INN 218 (Bâtiment INN)
Station 14
CH-1015 Lausanne

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vCard
Données administratives

Enseignement & Phd

Enseignement

Mathematics

Cours

Eléments de statistiques pour les data sciences

  • Théorie de l'estimation: estimateurs du maximum de vraisemblance et des moments, information de Fisher, inégalité de Cramer-Rao, intervalles de confiance exacts et asymptotiques, bootstrap.
  • Tests d'hypothèses: cadre de Neyman-Pearson, test du rapport de vraisemblance, tests paramétriques (t-tests, z-tests, tests du chi2) et non-paramétrique (Wilc

Statistical machine learning

Un cours sur les méthodes statistiques d'apprentissage supervisé et non supervisé.