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Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Explore les noyaux de signature, les cartes de caractéristiques, les algèbres tensor, et leurs applications dans la science des données et l'apprentissage automatique.