Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Cours 2018 pdf UNIVERSITÉ PARIS DESCARTES Licence Informatique e année Notes du cours Probablilités et Statistiques pour l ? Informatique C CTable des matières Probabilités événements Statistiques et informatique Rappels sur les notations mathématiques En

UNIVERSITÉ PARIS DESCARTES Licence Informatique e année Notes du cours Probablilités et Statistiques pour l ? Informatique C CTable des matières Probabilités événements Statistiques et informatique Rappels sur les notations mathématiques Ensembles Sous-ensembles Couples triplets n-uplets et suites Événements et probabilité Exemple introductif Univers évènements et réalisations Intersections d ? événements Unions d ? événements et probabilité d ? une union Partition Événement complémentaire Exclusion d ? évènements Probabilités conditionnelles et indépendance d ? évènements Probabilités conditionnelles Formule des probabilités totales Formule de Bayes Indépendance Indépendance de deux événements Indépendance et événements complémentaires Indépendance de événements ou plus Indépendance conditionnelle Variables aléatoires et lois Dé ?nitions générales Variables aléatoires Support d ? une variable aléatoire Fonction de répartition d ? une variable aléatoire Variables discrètes Les événements élémentaires X x Variables aléatoires continues ou à densité C variable uniforme Dé ?nition Variable gaussienne Loi exponentielle Fonction de répartition d ? une variable aléatoire à densité Autre approche de la densité Espérance et variance d ? une variable aléatoire Espérance Variance Exemples de calculs Moments Vecteurs aléatoires Variables aléatoires indépendantes Quelques propriétés Exemples de calculs de lois utilisant l ? indépendance Maximum ou minimum de variables indépendantes Covariance et corrélation Conditionnement par rapport à un événement Théorèmes limites et estimation Jeu de données et échantillon Modélisation La loi des grands nombres Estimation ponctuelle de l ? espérance Intervalles de con ?ance et Théorème Central Limite Théorème central limite Intervalle de con ?ance gr? ce au théorème central limite Estimation ponctuelle de la variance CChapitre Probabilités événements Statistiques et informatique L ? aléatoire existe naturellement dans beaucoup de phénomènes naturels ou arti ?ciels L ? étude rigoureuse des phénomènes aléatoires repose sur une théorie mathématique la ??théorie des probabilités ? Le but de ce cours est de ma? triser les fondements de la théorie des probabilités et de commencer à comprendre comment l ? appliquer rigoureusement aux statistiques L ? aléatoire est utilisée dans plein de domaines en informatique ?? Gestion des serveurs o? arrivent des requêtes avec des poids aléatoires et à des temps aléatoires Calibrage des antennes-relais et des serveurs ?? Génération de nombres aléatoires de processus aléatoires graphisme jeux vidéos ?? Dilemmes exploitation exploration bandits-manchots Optimisation de l ? a ?chage d ? un contenu en fonction des utilisateurs aléatoires ?? Moteurs de recherche Web crawlers ?? Gestion des interférences entre dispositifs sans ?l évoluant au hasard dans l ? espace ?? Informatique quantique ?? Evaluation par cha? nes de Markov Méthode de Monte Carlo ?? Intelligence arti ?cielle deep learning ?? Data Mining Big data exploration et représentation de données Rappels sur les notations mathématiques Ensembles Un ensemble est un regroupement d ? éléments Par exemple on note N l ? ensemble de tous les entiers Le symbole ?? permet de noter l ? appartenance à un ensemble par exemple ?? N signi ?e est un élément de N ou encore appartient à N CPour décrire un ensemble à partir de ses éléments on utilise les accolades Par