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Explore les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, les recommandations basées sur le contenu, les mesures de similarité et les méthodes avancées telles que la factorisation matricielle.
Explore les transformations canoniques, les groupes symplectiques, les matrices réelles, les quantités préservées et les volumes dans l'espace de phase.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
