Couvre boosting en mettant l'accent sur l'algorithme Adaboost, en avant de la modélisation additive étape par étape, et l'arbre de gradient boosting.
Couvre la structure des algèbres dimensionnelles finies et la caractérisation des algèbres semi-simples.
Couvre l'orthogonalité, les produits scalaires, les bases orthogonales et la projection vectorielle en détail.
Introduit les arbres de décision comme méthode d'apprentissage automatique et explique les techniques de stimulation pour combiner les prédicteurs.
