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Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre le bruit gaussien et la prise de décision dans les systèmes de communication, en soulignant l'importance de comprendre le bruit gaussien dans le traitement du signal.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
