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Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Explore les méthodes d'estimation du mouvement dans le traitement vidéo, couvrant le déplacement, le champ de mouvement, le flux optique, et diverses techniques comme les méthodes de gradient et l'appariement des blocs.
Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.
Explore l'échange de clés Diffie-Hellman et le cryptosystème ElGamal, discutant de leurs aspects et applications de sécurité dans RSA, soulignant le rôle du théorème du reliquat chinois dans l'accélération du décryptage et la preuve de l'exactitude de RSA.
Explore la généralisation de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les compromis sous-équipés et sur-équipés, les cadres enseignant-étudiant et l'impact des caractéristiques aléatoires sur les performances du modèle.
Explore la collecte de données, la sélection des caractéristiques, la construction de modèles et l'évaluation des performances dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles.
