Cette séance de cours couvre l'algorithme Hedge pour minimiser les pertes dans les problèmes de programmation linéaire, en se concentrant sur les conseils d'experts, la majorité pondérée et les vecteurs de coûts. L'instructeur explique le concept d'erreurs, de perte et d'agrégation des prédictions.
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Couvre la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.
