Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.
Couvre l'algorithme Hedge pour minimiser les pertes dans les problèmes de programmation linéaire.
Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant les contraintes, les variables, les solutions et la relation entre les LP primal et dual.
Explore l'erreur de généralisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la distribution des données et l'impact des hypothèses.
