Graphe biparti complet

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Couvre le problème du mariage et l'algorithme de Gale Shapley pour trouver des correspondances stables.

Explore les modèles graphiques, les graphiques de facteurs et les inférences probabilistes dans les systèmes complexes.

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Discute des algorithmes de graphes, en se concentrant sur les réseaux de flux et les composants fortement connectés.

Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.

Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.

Explore l'inférence causale à travers des structures de graphes d'apprentissage pour le raisonnement causal à partir de données d'observation.

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Couvre des familles complètes et orthonormales dans un espace Hilbert, en discutant de projections uniques et de décomposition vectorielle.

Explore les chaînes de Markov, le modèle Ising, l'algorithme Metropolis et la dynamique Glauber.