Couvre la méthode des gradients conjugués pour résoudre les systèmes linéaires itérativement avec la convergence quadratique et souligne l'importance de l'indépendance linéaire entre les directions conjuguées.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.
