Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore les algorithmes distribués pour les systèmes de contrôle en réseau, couvrant le consensus, la régression des moindres carrés et les réseaux de communication variables dans le temps.
Couvre lintroduction aux modèles additifs généralisés et aux moindres carrés pondérés itératifs pour la vérification des modèles et les ajustements lisses.
Discute de l'application du théorème principal à la régression des moindres carrés dans une RKHS, en se concentrant sur LR de la borne de Rademacher et la constante de Lipschitz.
