Explore la sélection des modèles en utilisant les critères AIC et BIC, en répondant à différentes questions et à l'importance de la parcimonie dans la sélection du meilleur modèle.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
