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Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Discute de l'application du théorème principal à la régression des moindres carrés dans une RKHS, en se concentrant sur LR de la borne de Rademacher et la constante de Lipschitz.
Explore les méthodes d'optimisation, y compris la convexité, la descente en gradient et la minimisation non convexe, avec des exemples comme l'estimation de la probabilité maximale et la régression des crêtes.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
