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Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
Couvre le problème Optimal Power Flow dans les systèmes électriques, en se concentrant sur les contraintes et les méthodes de relaxation pour résoudre efficacement le QCQP non convexe.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.