Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Explore les contraintes, l'efficacité et la complexité de l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur la convexité et la complexité du pire des cas dans l'analyse algorithmique.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
