Explore le filtre adaptatif Optimal Least Square, en mettant l'accent sur le filtre Finite Impulse Response (FIR) et les stratégies pour réduire le fardeau de calcul.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Explore la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.
Explore les méthodes d'optimisation, y compris la convexité, la descente en gradient et la minimisation non convexe, avec des exemples comme l'estimation de la probabilité maximale et la régression des crêtes.
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
