Concept
Definite matrix
Séances de cours associées (357)
Passage de message dans les réseaux
Explique le passage des messages dans les réseaux, en mettant l'accent sur les probabilités et les bords moyens entre les communautés.
Indice d'inertie : axes principaux et éléments diagonaux
Explique le concept de référence d'inertie, en se concentrant sur les axes principaux et les éléments diagonaux du tenseur d'inertie.
Valeurs propres et vecteurs propres des chaînes de Markov
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres des chaînes de Markov, en se concentrant sur les taux de convergence et les propriétés matricielles.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Programmation semi-définie
Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.
Transition de phase PCA et BBP
Couvre l'application PCA et la transition de phase BBP dans un jeu de données de jeu de cartes.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Kernel K-means: Analyse et applications
Explore l'algorithme Kernel K-means, son analyse, ses applications et ses limites dans le clustering.
Convex Optimization: Revue d'algèbre linéaire
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
Algèbre linéaire : matrice et sous-espaces associés
Explore la matrice associée d'une carte linéaire, de la formation de base et des relations spatiales.