Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Se concentre sur la détermination de la dérivabilité des fonctions dans leurs domaines en utilisant des racines carrées, logarithmiques et des fonctions exponentielles.
