Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre l'intégration de Lebesgue des fonctions simples et l'approximation des fonctions non négatives par le bas en utilisant des fonctions constantes par morceaux.