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Explore l'unicité et les propriétés de la projection orthogonale, y compris la décomposition, la matrice associée, la linéarité et des exemples pratiques.
Explore la décomposition dans la programmation en évaluant les expressions et en ajoutant de nouvelles formes, en mettant l'accent sur les solutions orientées objet et les compromis impliqués.
Couvre les portraits de phase, la décomposition de la valeur propre, la décomposition de la Jordanie et les nœuds stables dans les systèmes non linéaires.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore les applications et les théorèmes de la décomposition de la valeur singulaire dans l'algèbre linéaire, y compris le traitement d'image, la rotation matricielle et les probabilités de transition.
