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Explore l'estimation des paramètres des EPS à l'aide de la théorie de la réponse linéaire et couvre les défis, les exemples, les algorithmes et la convergence.
Couvre la minimisation empirique des risques, l'apprentissage statistique et des exemples de prédiction du cancer, de prix des maisons et de génération d'images.
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Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.
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Explore les modèles de signaux paramétriques, y compris les processus AR et les chaînes de Markov, couvrant la synthèse, l'analyse et les structures de corrélation.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.
