Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore les limites à mesure que x approche l'infini, les théorèmes de limite et les compositions de fonctions, y compris les limites trigonométriques et le théorème binomial.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Couvre les séries de puissance, la génération de fonctions et les opérations comme l'addition, la multiplication, la différenciation et l'intégration, avec des exemples et le théorème binomial généralisé.
Explore le théorème binomial de Newton, de véritables exposants positifs non entiers et des méthodes de preuve utilisant un raisonnement contrapositif et absurde.
