Explore l'erreur de généralisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la distribution des données et l'impact des hypothèses.
Couvre le concept de compression et de construction de codes sans préfixe basés sur des informations données.
Couvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.
Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.
Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.
