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Décomposition spectrale
Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Transformations architecturales : Exploration spatiale
Explore les transformations architecturales optimisant la zone, le temps et le produit dans la conception de systèmes numériques.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Calcul de la matrice: classement et décomposition
Couvre le rang de matrice, le déterminant et la décomposition dans l'algèbre linéaire.
Décomposition de valeur singulière: compression d'image et applications
Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.
Séquences de multicorrélation et Primes
Explore les séquences multicorrélations, les premiers et leurs connexions complexes dans la théorie des nombres et la théorie ergonomique.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales
Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.
Analyse des facteurs latents : classification des genres de films
Explore l'analyse des facteurs latents pour la classification des genres de films basée sur les leads masculins et féminins.