Couvre le modèle de choix binaire, les hypothèses de terme d'erreur, les constantes spécifiques, les invariances et les propriétés de distribution.
Explore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.
Explore l'erreur de généralisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la distribution des données et l'impact des hypothèses.
Couvre le concept de compression et de construction de codes sans préfixe basés sur des informations données.
Couvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.
