Concept
Monolithic kernel
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Fonctions avancées des pandas
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Atelier Coq: Types de données inductives et preuves
Couvre la définition d'un type de données inductives dans Coq et la façon de construire des preuves de manière interactive en utilisant des tactiques.
Mesures d'information: Partie 2
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
SVM non linéaire : Noyaux et double optimisation
Explore la transformation des données avec des cartes non linéaires, des noyaux, une double optimisation et l'interprétation des résultats SVM.
Théorème de Mercer et noyaux
Explore le théorème de Mercer, les noyaux et leur rôle dans les applications d'apprentissage automatique.
Représentations unitaires : Lemme de Schur
Explique le lemme de Schur sur les représentations unitaires et leurs propriétés d'irréductibilité et d'invariance.
Feature Maps et Noyaux
Couvre les cartes de fonctionnalités, le théorème de Representer, les noyaux et RKHS dans l'apprentissage automatique.
Théorème algébrique de la Kunneth
Couvre le théorème algébrique de la Kunneth, expliquant les complexes de chaîne et les calculs de cohomologie.
Portraits de phase et modèles Predator-Prey
Explore les portraits de phase dans les systèmes 2D et la dynamique des modèles prédateurs-proies.
Transformations linéaires : Amandes et images
Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.