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Diagonalisation des matrices et des moindres carrés

Couvre la diagonalisation des matrices, des vecteurs propres, des cartes linéaires et de la méthode des moindres carrés.

Pénalisation de la régression de la crête

Couvre la pénalisation dans la régression des crêtes, en mettant l'accent sur le compromis entre le biais et la variance dans les modèles de régression.

Méthode de l'orthogonalité et des moindres carrés

Explique les opérations matricielles, l'orthogonalité et la méthode des moindres carrés dans la résolution des équations linéaires.

Chaos et Lyapunov Exponents: Analyse de la prévisibilité

Couvre les exposants de Lyapunov, la mesure du chaos et l'analyse des perturbations dans les systèmes dynamiques.

Méthode de l'orthogonalité et des moindres carrés

Explore l'orthogonalité, les propriétés des produits de points, les normes vectorielles et les définitions d'angle dans les espaces vectoriels.

Évaluer l’importance et l’adéquation

Couvre les intervalles de confiance, R2, et des exemples sur l'évolution de la chaleur du ciment et les relations puissance-MPG de la voiture.

Codage de la source quantique

Couvre les notions entropiques dans les sources quantiques, l'entropie Shannon, l'entropie Von Neumann et le codage source.

Bases orthogonales dans les espaces vectoriels

Explore les bases orthogonales dans les espaces vectoriels, expliquant les représentations vectorielles uniques et la décomposition spectrale.

Familles et projections orthogonales

Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.