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 # APM_4AI09 - Statistiques
 
+Cheatsheet [cheatsheet.md](./cheatsheet.md)
+
 | Chapitre | Titre du cours | Sources |
 | :--- | :--- | :--- |
 | **Ch. 0** | Introduction à l'Estimation Statistique | [ch0.md](./ch0.md) |
diff --git a/cheatsheet.md b/cheatsheet.md
new file mode 100644
index 0000000..e59f74e
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+# Cours de Révision — SD-TSIA205
+*Apprentissage Statistique Non-Paramétrique — Synthèse Examen*
+
+> **Lecture des examens :** Les deux examens passés (2024, 2025) portent quasi-exclusivement sur **l'estimateur à noyau** (densité et CDF), la **décomposition biais-variance** et l'**optimisation du bandwidth**. Ces thèmes sont à maîtriser parfaitement. Les autres chapitres (RKHS, régression, réseaux) sont du cours vu mais moins testés directement.
+
+---
+
+## 0. Panorama des Paradigmes Statistiques
+
+| | $\theta$ **déterministe** | $\theta$ **aléatoire** |
+|---|---|---|
+| **Ensemble discret/fini** | Tests d'hypothèses — Neyman-Pearson | Théorie de la décision — MAP |
+| **Dimension finie** (paramétrique) | Estimation — Cramér-Rao | Bayésien — MMSE $= \mathbb{E}[\theta\mid X]$ |
+| **Dimension infinie** (non-param.) | Minimax $\inf_{\hat f}\sup_{f\in\mathcal{F}}\mathbb{E}[L(\hat f,f)]$ | — |
+
+**Compromis Biais-Variance fondamental :** pour tout estimateur $\hat f$,
+$$\mathbb{E}[(\hat f(x) - f(x))^2] = \underbrace{(\mathbb{E}[\hat f(x)] - f(x))^2}_{\text{Biais}^2} + \underbrace{\text{Var}(\hat f(x))}_{\text{Variance}}$$
+
+---
+
+## 1. Estimation de Densité par Noyau ⭐ (Cœur de l'examen)
+
+### 1.1 Définition de l'estimateur
+
+Soit $X_1,\dots,X_N \overset{\text{iid}}{\sim} f$. L'**estimateur de Parzen-Rosenblatt** est :
+
+$$\boxed{\hat{f}_h(x) = \frac{1}{Nh}\sum_{n=1}^N K\!\left(\frac{x - X_n}{h}\right)}$$
+
+avec $K : \mathbb{R}\to\mathbb{R}$ un **noyau** vérifiant $\int K(u)\,du = 1$, et $h > 0$ la **fenêtre** (*bandwidth*).
+
+> **Intuition :** On "lisse" la mesure empirique $\hat p = \frac{1}{N}\sum \delta_{X_n}$ par le noyau $K_h(u) = \frac{1}{h}K(u/h)$ : $\hat f_h = K_h * \hat p$.
+
+### 1.2 Calcul du Biais — Technique Taylor
+
+L'espérance de l'estimateur est la **convolution** :
+$$\mathbb{E}[\hat f_h(x)] = (K_h * f)(x) = \int K_h(x - t)\,f(t)\,dt = \int K(u)\,f(x - hu)\,du$$
+
+Le biais est donc :
+$$\text{Biais}(\hat f_h(x)) = \mathbb{E}[\hat f_h(x)] - f(x) = \int K(u)\,[f(x-hu) - f(x)]\,du$$
+
+**Développement de Taylor** à l'ordre $k$ de $f(x-hu)$ en $x$ :
+
+$$f(x - hu) - f(x) = \sum_{l=1}^k \frac{(-hu)^l}{l!} f^{(l)}(x) + R_k(x, hu)$$
+
+Si le noyau est **d'ordre $k$** (i.e. $\int u^l K(u)\,du = 0$ pour $l = 1,\dots,k$), tous les termes en $h^l$ disparaissent après intégration. Il reste :
+
+$$\text{Biais}(\hat f_h(x)) = \int K(u)\, R_k(x, hu)\,du$$
+
+**Cas de l'examen 2025** ($k = 2$, $f''$ est $L$-lipschitzienne) :
+
+Les hypothèses sont $K$ paire (donc $\int uK = 0$), $\int u^2 K(u)\,du = 0$, $\int |u^3 K(u)|\,du = C_1$.
+
+Le reste de Taylor d'ordre 2 vérifie (avec $|f''(x-\theta hu) - f''(x)| \le L|\theta hu|$) :
+$$|R_2(x, hu)| = \left|\int_0^{-hu} f''(x+t)\,(-hu - t)\,dt - \frac{(hu)^2}{2}f''(x)\right| \le \frac{L}{6}|hu|^3$$
+
+Donc :
+$$\boxed{|\text{Biais}(\hat f_h(x))| \le \frac{L\,C_1}{6}\,h^3 =: \gamma_1 h^3}$$
+
+**Cas général** (f est $s$-höldérienne, noyau d'ordre $k = \lfloor s\rfloor$) : $|\text{Biais}| = O(h^s)$.
+
+### 1.3 Calcul de la Variance
+
+Par indépendance des $X_n$ :
+$$\text{Var}(\hat f_h(x)) = \frac{1}{N}\,\text{Var}\!\left(K_h(x - X_1)\right) \le \frac{1}{N}\,\mathbb{E}\!\left[K_h(x-X_1)^2\right]$$
+
+Par changement de variable $u = (x - t)/h$ :
+$$\mathbb{E}[K_h(x-X_1)^2] = \int \frac{1}{h^2}K\!\left(\frac{x-t}{h}\right)^2 f(t)\,dt = \frac{1}{h}\int K(u)^2\,f(x-hu)\,du \le \frac{\|f\|_\infty}{h}\int K(u)^2\,du$$
+
+**Cas de l'examen 2025** ($\|f\|_\infty \le f_{\max}$, $\int K^2 = C_2$) :
+
+$$\boxed{\text{Var}(\hat f_h(x)) \le \frac{f_{\max}\,C_2}{Nh} =: \frac{\gamma_2}{Nh}}$$
+
+### 1.4 Borne sur le MSE
+
+$$\text{MSE}(\hat f_h(x)) = \text{Biais}^2 + \text{Variance} \le \underbrace{\gamma_1^2\,h^{2k+2}}_{\text{Biais}^2} + \underbrace{\frac{\gamma_2}{Nh}}_{\text{Variance}} =: g(h)$$
+
+Pour l'examen 2025 ($k=2$) :
+$$g(h) = \gamma_1^2\, h^6 + \frac{\gamma_2}{Nh}$$
+
+### 1.5 Fenêtre Optimale $h^*$
+
+On minimise $g(h)$ par rapport à $h > 0$ :
+$$g'(h) = 0 \iff 6\,\gamma_1^2\,h^5 - \frac{\gamma_2}{Nh^2} = 0 \iff h^7 = \frac{\gamma_2}{6N\gamma_1^2}$$
+
+$$\boxed{h^* = \left(\frac{\gamma_2}{6N\gamma_1^2}\right)^{1/7}}$$
+
+**Cas général** (biais en $h^{2s}$, variance en $\frac{1}{Nh}$) :
+$$h^* \asymp N^{-\frac{1}{2s+1}}$$
+
+### 1.6 Vitesse de Convergence
+
+En substituant $h^*$ dans $g(h^*)$ :
+$$g(h^*) = \gamma_1^2\left(\frac{\gamma_2}{6N\gamma_1^2}\right)^{6/7} + \frac{\gamma_2}{N}\left(\frac{\gamma_2}{6N\gamma_1^2}\right)^{-1/7} \sim N^{-6/7}$$
+
+**Examen 2025 :** vitesse $N^{-6/7}$ car $s=3$ → $\frac{2s}{2s+1} = \frac{6}{7}$.
+
+**Cas général :** vitesse **minimax** $N^{-\frac{2s}{2s+1}}$.
+
+| Régularité $s$ | Vitesse | Commentaire |
+|---|---|---|
+| $s = 1$ | $N^{-2/3}$ | Hölder 1, biais en $h^2$ |
+| $s = 2$ | $N^{-4/5}$ | biais en $h^4$ (noyau ordre 2) |
+| $s = 3$ | $N^{-6/7}$ | biais en $h^6$ (**examen 2025**) |
+| $s \to \infty$ | $\to N^{-1}$ | vitesse paramétrique |
+
+> **Interprétation :** Plus $f$ est régulière (grand $s$), plus on approche la vitesse paramétrique $1/N$. La fenêtre optimale $h^*$ décroît avec $N$ (on "zoome" en affinant avec plus de données).
+
+### 1.7 Résumé : Propriétés des Noyaux
+
+Un noyau $K$ **d'ordre $k$** vérifie :
+1. $\int K(u)\,du = 1$
+2. $\int u^l K(u)\,du = 0$ pour $l = 1,\dots,k$
+3. $\int |u^{k+1} K(u)|\,du < +\infty$
+
+**Astuce :** Si $K$ est pair, la condition $\int u^l K = 0$ pour $l$ impair est **automatique**. Il suffit d'annuler les moments pairs.
+
+**Exemples :**
+- Noyau rectangulaire : $K(u) = \frac{1}{2}\mathbf{1}_{[-1,1]}(u)$ — ordre 0
+- Noyau gaussien : $K(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-u^2/2}$ — ordre 1 (pair, mais $\int u^2 K \ne 0$)
+- Noyau d'Epanechnikov : $K(u) = \frac{3}{4}(1-u^2)\mathbf{1}_{[-1,1]}(u)$ — ordre 1
+
+---
+
+## 2. Estimation de la CDF par Noyau ⭐ (Examen 2024)
+
+### 2.1 L'estimateur
+
+Soit $k$ un noyau de densité et $K(x) = \int_{-\infty}^x k(t)\,dt$ sa **primitive** (une CDF). L'estimateur de $F$ est :
+
+$$\hat{F}_N(x) = \frac{1}{N}\sum_{n=1}^N K\!\left(\frac{x - x_n}{h}\right)$$
+
+> **Attention :** Ici $K$ est la **primitive** du noyau $k$, pas le noyau lui-même.
+
+### 2.2 Biais comme convolution
+
+**Théorème :**
+$$\mathbb{E}[\hat F_N(x)] = (k_h * F)(x) = \int k_h(x-u)\,F(u)\,du$$
+
+*Preuve :* Par intégration par parties (IBP) :
+$$\int \frac{1}{h}k\!\left(\frac{x-u}{h}\right)F(u)\,du \overset{\text{IBP}}{=} \underbrace{\left[-K\!\left(\frac{x-u}{h}\right)F(u)\right]_{-\infty}^{+\infty}}_{=0} + \int K\!\left(\frac{x-u}{h}\right)f(u)\,du = \mathbb{E}[K((x-X)/h)]$$
+
+Les termes au bord sont nuls car : $K(-\infty)F(+\infty) = 0\cdot 1 = 0$ et $K(+\infty)F(-\infty) = 1\cdot 0 = 0$.
+
+### 2.3 Décomposition MSE
+
+$$\mathbb{E}\!\left[(F(x) - \hat F_N(x))^2\right] = \text{Var}(\hat F_N(x)) + \underbrace{((k_h * F)(x) - F(x))^2}_{\text{Biais}^2}$$
+
+### 2.4 Borne sur la Variance
+
+Comme $0 \le K(t) \le 1$, on a $K(t)^2 \le K(t)$, donc :
+$$\mathbb{E}[K((x-X_1)/h)^2] \le \mathbb{E}[K((x-X_1)/h)] \le 1$$
+
+Par indépendance : $\text{Var}(\hat F_N(x)) \le \frac{1}{N}$.
+
+### 2.5 Borne sur le Biais
+
+$$(k_h * F)(x) - F(x) = \int k(t)\,(F(x - th) - F(x))\,dt$$
+
+*Preuve :* Changement de variable $u = th$ dans $\int k_h(x-u)F(u)du$, puis soustraction de $F(x)\int k = F(x)$.
+
+Par le théorème des accroissements finis $|F(x-th) - F(x)| \le |f|_\infty\cdot|th|$ :
+$$|(k_h * F)(x) - F(x)| \le \sup_t f(t)\cdot h \int |t|\,k(t)\,dt$$
+
+### 2.6 MSE optimal en $O(1/N)$
+
+$\text{MSE} \le \frac{1}{N} + C^2 h^2$ où $C = \|f\|_\infty \int |t|k(t)\,dt$.
+
+En choisissant $h = N^{-1/2}$ : $\text{MSE} \le \frac{1}{N} + \frac{C^2}{N} = \frac{1+C^2}{N} = O(1/N)$.
+
+> **Remarque clé :** La vitesse $1/N$ pour la CDF est meilleure que pour la densité ($N^{-2s/(2s+1)} < 1/N$ pour tout $s$ fini). Estimer la CDF est un problème "plus facile" que d'estimer la densité.
+
+---
+
+## 3. Espaces de Régularité
+
+### 3.1 Espace de Hölder $\Lambda(s, L)$
+
+Pour $s = k + \beta$ avec $k \in \mathbb{N}$, $\beta \in (0, 1]$ :
+$$\Lambda(s, L) = \left\{f : f \text{ est } k \text{ fois dérivable et } |f^{(k)}(x) - f^{(k)}(y)| \le L|x-y|^\beta\right\}$$
+
+**Cas importants :**
+- $s = 1$ ($k=0$, $\beta=1$) : $f$ est $L$-lipschitzienne
+- $s = 2$ ($k=1$, $\beta=1$) : $f'$ est $L$-lipschitzienne
+- $s = 3$ ($k=2$, $\beta=1$) : $f''$ est $L$-lipschitzienne ← **examen 2025**
+
+### 3.2 Espace de Sobolev $W^s([0,1])$
+
+$$W^s([0,1]) = \left\{f \in L^2([0,1]) : \sum_{k \in \mathbb{Z}} |\alpha_k|^2(1+|k|)^{2s} < +\infty\right\}$$
+
+où $\alpha_k = \langle f, e_k\rangle$ sont les coefficients de Fourier.
+
+**Ellipsoïde de Sobolev :** $B(s, R) = \{f \in W^s : \|f\|_{W^s} \le R\}$.
+
+Le biais de l'estimateur par projection tronqué à l'ordre $M$ vérifie :
+$$\text{Biais}^2 = \sum_{|k| > M}|\alpha_k|^2 \le \frac{R^2}{M^{2s}}$$
+
+---
+
+## 4. Estimation par Projection (Fourier)
+
+### 4.1 Estimateur
+
+Dans la base de Fourier $e_k(x) = e^{2\pi ikx}$ :
+$$\hat f(x) = \sum_{|k| \le M} \hat\alpha_k\, e_k(x), \qquad \hat\alpha_k = \frac{1}{N}\sum_{n=1}^N e_k(X_n)$$
+
+### 4.2 Analyse MISE
+
+$$\text{MISE} = \underbrace{\sum_{|k|>M}|\alpha_k|^2}_{\text{Biais}^2 = O(M^{-2s})} + \underbrace{\sum_{|k|\le M}\frac{\text{Var}(e_k(X))}{N}}_{\text{Variance} = O(M/N)}$$
+
+**Ordre optimal :** $M^* \asymp N^{1/(2s+1)}$ → MISE $\asymp N^{-2s/(2s+1)}$ (même vitesse que le noyau).
+
+| Méthode | Paramètre | Rôle du paramètre |
+|---|---|---|
+| Projection | $M$ (nb de modes) | $\uparrow M$ → moins de biais, plus de variance |
+| Noyau | $h$ (bandwidth) | $\downarrow h$ → moins de biais, plus de variance |
+
+---
+
+## 5. Régression Non-Paramétrique
+
+### 5.1 Solution de Bayes
+
+Problème : minimiser $R(f) = \mathbb{E}[(Y - f(X))^2]$. La solution est :
+$$m(x) = \mathbb{E}[Y \mid X = x] \quad \text{(espérance conditionnelle)}$$
+
+*Preuve :* $\mathbb{E}[(Y-f(X))^2] = \mathbb{E}_X[\mathbb{E}_Y[(Y-f(X))^2\mid X]]$. Pour tout $x$ fixé, le minimum en $c$ de $\mathbb{E}[(Y-c)^2\mid X=x]$ est $c = \mathbb{E}[Y\mid X=x]$.
+
+### 5.2 Estimateur de Nadaraya-Watson
+
+$$\hat m(x) = \frac{\displaystyle\sum_{n=1}^N Y_n\, K_h(x - X_n)}{\displaystyle\sum_{n=1}^N K_h(x - X_n)} = \sum_{n=1}^N w_n(x)\, Y_n$$
+
+Les poids $w_n(x) = K_h(x-X_n)/\sum_i K_h(x-X_i)$ sont positifs et somment à 1.
+
+**Cas limites :**
+- $h \to 0$ : interpolation exacte (overfitting)
+- $h \to \infty$ : $\hat m(x) = \bar Y$ (underfitting)
+
+### 5.3 Splines de Lissage
+
+Minimisation dans $C^2([a,b])$ :
+$$J(f) = \frac{1}{N}\sum_{n=1}^N(Y_n - f(X_n))^2 + \lambda\int_a^b |f''(t)|^2\,dt$$
+
+**Résultat fondamental :** la solution est une **spline cubique naturelle** avec nœuds en $X_1,\dots,X_N$. Malgré l'espace infini-dimensionnel, la solution vit dans un espace de dimension $N$ → problème matriciel.
+
+---
+
+## 6. RKHS et Méthodes à Noyau
+
+### 6.1 Noyau Défini Positif (PDS)
+
+$k : \mathcal{X}\times\mathcal{X} \to \mathbb{R}$ est **symétrique défini positif** si :
+$$\forall (x_i)_{i=1}^n,\; \forall c \in \mathbb{R}^n,\quad \sum_{i,j} c_i c_j k(x_i, x_j) \ge 0$$
+
+⟺ la **matrice de Gram** $K_{ij} = k(x_i, x_j)$ est semi-définie positive (SDP).
+
+**Exemples :**
+- Gaussien (RBF) : $k(x,x') = e^{-\gamma\|x-x'\|^2}$
+- Polynomial : $k(x,x') = (1 + \langle x,x'\rangle)^p$
+- Linéaire : $k(x,x') = x^T x'$
+
+**Inégalité de Cauchy-Schwartz :** $k(x,z)^2 \le k(x,x)\cdot k(z,z)$.
+
+### 6.2 RKHS et Propriété de Reproduction
+
+Un espace de Hilbert $\mathcal{H}$ est un **RKHS** de noyau $k$ si :
+1. $k(\cdot, x) \in \mathcal{H}$ pour tout $x$
+2. $f(x) = \langle f, k(\cdot, x)\rangle_{\mathcal{H}}$ pour tout $f \in \mathcal{H}$ (**propriété de reproduction**)
+
+La **feature map** naturelle est $\varphi(x) = k(\cdot, x)$, de sorte que $k(x,x') = \langle\varphi(x), \varphi(x')\rangle_{\mathcal{H}}$.
+
+### 6.3 Théorème de Moore-Aronszajn
+
+> Pour tout noyau PDS $k$, il existe un **unique** RKHS $\mathcal{H}_k$ dont $k$ est le noyau reproduisant.
+
+*Construction :* $H_0 = \text{span}\{k(\cdot, x_i)\}$, produit scalaire $\langle \sum_i \alpha_i k(\cdot,x_i), \sum_j \beta_j k(\cdot,z_j)\rangle = \sum_{i,j}\alpha_i\beta_j k(x_i,z_j)$, puis complétion.
+
+### 6.4 Théorème du Représentant (Wahba 1978)
+
+Soit $g : [0,\infty)\to\mathbb{R}$ strictement croissante. Toute solution de :
+$$\min_{f\in\mathcal{H}_k} c(f(x_1),\dots,f(x_n)) + \lambda\,g(\|f\|_{\mathcal{H}_k})$$
+
+admet une représentation finie :
+$$\boxed{f_n(\cdot) = \sum_{i=1}^n \alpha_i\, k(\cdot, x_i)}$$
+
+*Preuve (esquisse) :* Décomposer $f = f_1 + f_1^\perp$ avec $f_1 \in \text{span}\{k(\cdot,x_i)\}$. Par reproduction, $f(x_i) = f_1(x_i)$. Par Pythagore, $\|f\| \ge \|f_1\|$. Donc $J(f_1) \le J(f)$ → le terme $f_1^\perp$ est nul à l'optimum.
+
+### 6.5 Kernel Ridge Regression (KRR)
+
+Problème :
+$$\min_{f\in\mathcal{H}_k} \frac{1}{n}\sum_i (y_i - f(x_i))^2 + \lambda\|f\|^2_{\mathcal{H}_k}$$
+
+Par le théorème du représentant $f(x) = \sum_i \alpha_i k(x,x_i)$. En notant $K$ la matrice de Gram $n\times n$ :
+
+$$\boxed{\boldsymbol\alpha = (K + n\lambda I)^{-1} Y}$$
+
+*Dérivation :* La loss s'écrit $\frac{1}{n}\|Y - K\boldsymbol\alpha\|^2 + \lambda\boldsymbol\alpha^T K\boldsymbol\alpha$. La dérivée par rapport à $\boldsymbol\alpha$ donne $K(K + n\lambda I)\boldsymbol\alpha = KY$.
+
+**Cas linéaire** $k(x,x')=x^Tx'$ → $K = XX^T$ → régression Ridge classique.
+
+### 6.6 SVM à Noyau
+
+Perte hinge : $\ell(y, h(x)) = \max(1 - yh(x), 0)$
+
+Problème : $\min_{h\in\mathcal{H}} \frac{1}{n}\sum_i \max(1-y_i h(x_i),0) + \lambda\|h\|^2_{\mathcal{H}}$
+
+Par le théorème du représentant : $h(x) = \sum_i \alpha_i k(x,x_i)$. Le problème se réécrit en QP dans $\mathbb{R}^n$ via variables d'écart $\xi_i \ge 0$.
+
+**Avec biais** : théorème du représentant semi-paramétrique → $h(x) = \sum_i \alpha_i k(x,x_i) + b$.
+
+### 6.7 Propriétés de Clôture
+
+Les noyaux PDS sont stables par : somme, produit scalaire positif, produit, composition par une fonction positive, limite ponctuelle.
+
+---
+
+## 7. Fléau de la Dimension et Réseaux de Neurones
+
+### 7.1 La Classe $\mathcal{F}_C$
+
+$$\mathcal{F}_C = \left\{f \;\middle|\; \int_{\mathbb{R}^d}\|\vec\omega\|_1|F(\vec\omega)|\,d\vec\omega \le C\right\}$$
+
+où $F$ est la transformée de Fourier de $f$.
+
+### 7.2 Écart de Kolmogorov
+
+$$w_N(\mathcal{F}_C) = \inf_{\substack{H_N \text{ s.e.v.} \\ \dim H_N \le N}} \sup_{f\in\mathcal{F}_C} \|f - \text{proj}_{H_N}f\|_{L^2}$$
+
+C'est l'erreur minimale d'approximation par **tout** sous-espace linéaire de dimension $N$.
+
+### 7.3 Théorème (Fléau de la Dimension)
+
+$$\exists\,\kappa > 0,\quad w_N(\mathcal{F}_C) \ge \kappa\,\frac{C}{d}\,N^{-1/d}$$
+
+**Conséquence :** Pour toute méthode **linéaire** (polynômes, Fourier tronqué, ondelettes...), l'erreur en dimension $d$ décroît comme $N^{-1/d}$. Pour $d = 100$, il faudrait $N = 10^{100}$ échantillons pour atteindre une erreur de $10^{-2}$.
+
+*Preuve (idée) :* On construit $2N$ fonctions de test $h_j^* = \cos(2\pi \vec k_j \cdot \vec x)$ normalisées pour appartenir à $\mathcal{F}_C$. Tout sous-espace $H_N$ ne peut être orthogonal à toutes, donc l'une d'elles a une grande composante hors de $H_N$. L'argument combinatoire montre que $\|\vec k_{2N}\|_1 \ge d(2N)^{1/d}$.
+
+### 7.4 Pourquoi les Réseaux de Neurones ?
+
+Un réseau avec $N$ neurones est une **somme de fonctions non-linéaires** :
+$$f(x) = \sum_{j=1}^N c_j\,\sigma\!\left(\vec w_j^T \vec x + b_j\right)$$
+
+Ce n'est **pas** un sous-espace linéaire fixé : les $\vec w_j, b_j$ s'adaptent aux données. Les réseaux peuvent briser le fléau de la dimension pour certaines classes de régularité.
+
+---
+
+## 8. Récapitulatif Formules Clés à Retenir
+
+| Quantité | Formule | Ordre |
+|---|---|---|
+| Estimateur noyau densité | $\hat f_h(x) = \frac{1}{Nh}\sum K\!\left(\frac{x-X_i}{h}\right)$ | — |
+| Espérance de $\hat f_h$ | $\mathbb{E}[\hat f_h(x)] = (K_h * f)(x)$ | — |
+| Biais (noyau ordre $k$, $f \in \Lambda(s,L)$) | $|\text{Biais}| \le \gamma_1 h^s$ | $O(h^s)$ |
+| Variance | $\text{Var}(\hat f_h(x)) \le \frac{\gamma_2}{Nh}$ | $O(1/(Nh))$ |
+| MSE = Biais² + Var | $\le \gamma_1^2 h^{2s} + \frac{\gamma_2}{Nh}$ | — |
+| Bandwidth optimal | $h^* \asymp N^{-1/(2s+1)}$ | — |
+| Vitesse minimax densité | $\text{MSE}(h^*) \asymp N^{-2s/(2s+1)}$ | — |
+| Vitesse estimateur CDF | $\text{MSE} = O(1/N)$ avec $h = N^{-1/2}$ | — |
+| KRR | $\boldsymbol\alpha = (K + n\lambda I)^{-1}Y$ | — |
+
+---
+
+## 9. Méthodologie pour l'Examen
+
+**Étapes systématiques pour un problème d'estimateur à noyau :**
+
+1. **Écrire l'estimateur** — vérifier les hypothèses sur le noyau (parité, moments)
+2. **Calculer le biais** :
+   - Écrire $\mathbb{E}[\hat f(x)] - f(x) = \int K(u)[f(x-hu) - f(x)]du$
+   - Faire le développement de Taylor jusqu'à l'ordre où les moments de $K$ annulent les termes
+   - Borner le reste par la condition de Hölder/Lipschitz
+3. **Calculer la variance** :
+   - Utiliser $\text{Var}(\hat f) = \frac{1}{N}\text{Var}(K_h(x-X_1)) \le \frac{1}{N}\mathbb{E}[K_h^2(x-X_1)]$
+   - Changement de variable $u=(x-t)/h$, puis borner $f$ par $f_{\max}$
+4. **MSE = Biais² + Variance**
+5. **Optimiser en $h$** : dériver et annuler $\frac{d}{dh}(\text{Biais}^2 + \text{Variance}) = 0$
+6. **Analyser** $g(h^*)$ en fonction de $N$ (vitesse de convergence)
+
+**Piège fréquent :** ne pas oublier le facteur $\frac{1}{N}$ devant la variance (indépendance des $X_i$).
diff --git a/learning in RKHS.pdf b/learning in RKHS.pdf
new file mode 100644
index 0000000..0ed99ca
Binary files /dev/null and b/learning in RKHS.pdf differ