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Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
Explore la préservation de la forme dans la déformation en utilisant l'énergie élastique et la modélisation à base de ressorts pour optimiser la stabilité de l'objet et l'intégrité de la forme.
Couvre la chaîne Markov Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension, en discutant des défis, des avantages et des applications comme le problème Knapsack et la cryptographie.
