Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.