Explore les problèmes variationnels, en mettant l'accent sur les conditions de convexité et de coercivité dans les fonctions avec des contraintes latérales intégrales.
Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.
Explore la concentration de preuve de mesure en utilisant les méthodes de transformation de Laplace et démontre son application à travers des exemples et des propositions.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.