Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Explore la minimisation non lisse, la détection compressive, la récupération de signal clairsemée et les représentations simples à l'aide d'ensembles atomiques et d'atomes.
