Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Explore le groupe de renormalisation dans la théorie des champs, discutant des fonctions de mise à l'échelle, des exposants critiques et des points fixes gaussiens.
Explore les relations d'incertitude, l'impulsion gaussienne, la densité de pseudo-probabilité et les fonctions de Gabor dans les signaux et les systèmes.
Discute de l'estimation maximale de la probabilité pour la moyenne et la variance gaussiennes, explorant l'estimation des paramètres dans une distribution gaussienne.
