Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore les fonctions de corrélation euclidienne et la transition vers le temps réel en utilisant la rotation Wick, ainsi qu'une discussion sur les bonnes et mauvaises habitudes.
