Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Présente des solutions pour des exercices sur l'analyse de corrélation canonique, explorant la corrélation, les matrices de Gram, les matrices de noyau et les propriétés vectorielles.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
