Explore les critères de monotonie, la règle de L'Hopital et la continuité de Lipschitz dans les fonctions différentiables et les réseaux neuronaux profonds.
Couvre les méthodes en quadrature, en se concentrant sur les techniques composites et non composites, leurs formules et leurs applications pratiques en intégration.
Couvre les formules de quadrature interpolatoires pour approximer des intégrales définies en utilisant des polynômes et discute du caractère unique des solutions et des applications pratiques en intégration numérique.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
