Explore l'inégalité de Hoeffding et la distribution binomiale, en mettant l'accent sur la minimisation des erreurs et les lacunes de généralisation dans la sélection des prédicteurs.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
Explore les fonctions de masse binomiale et de Poisson, calculant les probabilités et discutant des fonctions de distribution des variables aléatoires.
Couvre le théorème d'extension de Caratheodory, l'unicité et l'existence de mesures de probabilité, de variables aléatoires de Bernoulli et d'espaces de variables aléatoires.
