Couvre les principes et les applications de la régression linéaire, en mettant l'accent sur la construction d'un modèle simple pour faire des suggestions.
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
Explore les fonctions orthogonales et les approximations trigonométriques de la transformée de Fourier discret, de la transformation rapide de Fourier.
