Explore les statistiques du second ordre dans le traitement du signal, la stationnarité dans les signaux aléatoires et la distinction entre les processus ergodiques et non ergodiques.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et les approches basées sur les gradients pour biaiser les recherches vers des valeurs de vraisemblance plus élevées.
Couvre les méthodes d'interpolation déterministe globale et locale dans les systèmes d'information géographique, en discutant des connaissances spécialisées, de la sélection des méthodes et de l'estimation de l'incertitude.
Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.
