Explore la convergence des marches aléatoires sur les graphiques et les propriétés des matrices de contiguïté pondérées.
Explore la relation entre la minimisation empirique du risque et l'erreur de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.
Explore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.
Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
