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Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Explore l'estimation spectrale des signaux gaussiens et binaires dans le problème d'estimation matricielle, en analysant l'impact du rapport signal-bruit.
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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.
