Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Explore l'évolution de l'état quantique, les opérateurs unitaires, la représentation de Heisenberg, la précession des spins et les moyennes observables.
Explore l'estimation spectrale des signaux gaussiens et binaires dans le problème d'estimation matricielle, en analysant l'impact du rapport signal-bruit.
